Vor dem Hintergrund der maximalen Flexibilität und minimalen Rüstzeit hat Indat Robotics eine Roboteranlage für die vollautomatische Montage von Helicoil-Gewindeeinsätzen in Druckgussteile entwickelt und gebaut.

Wenn sich in der Fertigung etwas bewegt, dann steckt Antriebstechnik drin. Soll sich in einer Industrie-4.0-nahen Fertigung etwas bewegen, dann müssen auch die Antriebskomponenten intelligent sein – ein Trend, der sich gerade in diesem Jahr sehr dynamisch entwickelt hat.

Individuell und effizient produzieren – das können Fertigungsunternehmen mit intelligenten Fabriken. Doch die funktionieren nur, wenn alle Prozesse und Technologieebenen durchgängig vernetzt sind.

Emmi hat fünf Schweizer Produktionsstandorte mit insgesamt 350 Maschinen digitalisiert und kann seit diesem Sommer Produktionsdaten auf Knopfdruck analysieren. Die grösste Schweizer Milchverarbeiterin setzt dabei auf die Technologieplattform Wonderware von Schneider Electric.

Siemens plant das offene IoT-Ecosystem Mindsphere im kommenden Jahr auf der Microsoft-Cloud-Plattform Azure verfügbar zu machen. Mindsphere soll es Industrieunternehmen ermöglichen die Leistungsfähigkeit von Anlagen durch das Erfassen und die Analyse großer Mengen von Produktionsdaten zu verbessern.

Führende Hersteller von Automatisierungs- und Informationstechnologie forcieren OPC UA TSN als einheitliches Protokoll für die Kommunikation im Industrial Internet of Things (IIoT) bis zur Steuerungsebene. Das verkündeten die Partnerunternehmen auf der SPS IPC Drives.

Vom 22. bis 24. November trafen sich in München 200 Vertreter aus Konzernen, Forschung und Politik, um über das Thema zu debattieren: "The digital Transformation of manufacturing industries. Revolution or Evolution?"

Die Entwicklung der Dampfmaschine legte einst den Grundstein für die erste industrielle Revolution und führte einen radikalen Wandel der Arbeits- und Lebenswelten herbei. Heute, rund 150 Jahre später, erleben wir, was Experten als vierte industrielle Revolution bezeichnen: Die Entwicklung der intelligenten Fabrik.

Die Zunahme an unstrukturierten Daten wie etwa Bildern, Blogs und Sprachbotschaften macht es ratsam, diese Massendaten automatisch erkennen zu lassen. Deep Learning, ein Unterbereich des Machine Learning, hilft bei der Erkennung dieser Daten und findet Muster in natürlicher Sprache, in Bildern und vielem mehr.

Für produzierende Unternehmen ist die effiziente, integrierte Planung und eine zeitgleiche Soll-/Ist-Überprüfbarkeit der Prozess- und Produktionsdaten ein wettbewerbsentscheidender Bestandteil. Ein Blick hinter die Kulissen eines Guss-Spezialisten bestätigt den dringenden Bedarf eines solchen Systems – das weit mehr zu bieten hat, als reine Datenerfassung.