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45 Trend Guide Industrie 4 0 IIoT KI 2025 www markttechnik de High-Speed Drive Controller auf einem neuen Level Geräteserie SD4S www siebmeyer de Extrem kompakte Baugröße Bis 360 000 1 min Feldbus on board Regelung von IPM-Motoren Umfangreiche Parametrierung über drivemaster4 Anzeige Die größten Hürden? Unklare Prioritäten begrenzte Ressourcen hohe Kosten und mangelnde Skalierbarkeit von Pilotprojekten auf Unternehmensebene Hinzu kommt eine der zentralen Herausforderungen jeder KI-Implementierung der Umgang mit Daten Datenqualität – die Voraussetzung für KI Damit KI überhaupt funktionieren kann braucht sie eines viele qualitativ hochwertige Daten Doch genau daran hapert es häufig Zu viele Informationen schlummern ungenutzt in Geräten Datenbanken oder fragmentierten Prozessen Ein wichtiger Schritt um das Potential voll auszuschöpfen die Cloud Sie ermöglicht nicht nur eine sichere und standardisierte Datenerfassung sondern auch deren zentrale Anreicherung – etwa durch Labeling oder Annotation – über verschiedene Standorte hinweg So entsteht ein solides Fundament für den KI-Einsatz sei es auf dem Shopfloor dem PC oder einem Edge-Device Bisher nutzen nur 15 Prozent der europäischen Hersteller eine durchgängige Echtzeitüberwachung der laufenden Produktion Dabei entstehen gerade hier die größten Datenmengen – und die komplexesten Anwendungsszenarien für intelligente Systeme Dementsprechend überraschen die Ergebnisse nicht Die häufigsten Probleme in der Qualitätskontrolle sind fehlende Echtzeittransparenz 28 Prozent mangelnde Datenintegration 26 Prozent und unzureichende Rückverfolgbarkeit 23 Prozent Das sind keine technischen Nischenprobleme sie betreffen die Grundlage jeder KI-Anwendung den Zugang zu verlässlichen nutzbaren Daten Denn nur wer Daten in den laufenden Prozess einbindet kann daraus lernfähige Systeme entwickeln – die sich kontinuierlich verbessern Man spricht hier von intelligenter Automatisierung auf Basis von Deep Learning Zwei Praxisbeispiele KI in Aktion Ein eindrucksvolles Beispiel aus der Praxis liefert ein Anbieter von Technologien für die Oberflächenbehandlung Gemeinsam mit einem Vision-Systemintegrator entwickelte er eine KIgestützte Lösung zur Qualitätsprüfung von Batterieabdeckungen – Bauteilen die in Elektrofahrzeugen Hochvoltkomponenten vor äußeren Einflüssen schützen Das System Eine robotergeführte Inspektion mit No-Code-Vision-Software unterstützt von Deep Learning Ein Kamerasystem prüft die Abdeckungen in verschiedenen Prozessstufen auf feinste Oberflächenfehler – gelenkt von einem Roboterarm Dank umfangreicher Bilddaten und kontinuierlichem Training erkennt das System zuverlässig definierte und neue Defekttypen und lässt sich flexibel weiterentwickeln Ein klarer Vorteil gegenüber klassischen Tools die sich schlechter an neue Produktionsbedingungen anpassen Ein zweites Beispiel stammt von einem Automobilhersteller der mithilfe von KI die Fehlerquote bei komplexen Bauteilen wie Türmodulen um 10 bis 15 Prozent reduzieren konnte Der Ansatz hier Eine Kombination aus Dual-Kamera-3D-Lasersensorik und KI-Software Die Sensoren erzeugen Punktwolken und Tiefenkarten von Bauteilen mit bis zu 80 Komponenten – Grundlage für eine hochpräzise Qualitätsprüfung Das skalierbare System wird inzwischen auch in anderen Branchen eingesetzt etwa in der Pharmaoder Lebensmittelindustrie Chancen für neue Expertenrollen Ob Automobil Batterieproduktion oder Elektronikfertigung – die Industrie will KI stärker und breiter einsetzen Doch damit das gelingt braucht sie Partner die bei der Datenstrategie helfen und passende Lösungen entwickeln Genau hier kommen Maschinenbauer und Systemintegratoren ins Spiel Sie haben das technische Knowhow das Prozessverständnis und jetzt auch die Chance sich als kompetente KI-Berater der Industrie zu etablieren Das gemeinsame Ziel Vernetzte Fabriken mit intelligenter Automatisierung mehr Transparenz und besser informierten Mitarbeitenden Der Weg dahin beginnt mit den richtigen Partnern die bei dem Bau des Fundaments unterstützen – den Daten uh ■