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70 m m Edge Computing der Zukunft ist Ihr Thema? Wir liefern die KI-Power HIGHLIGHTS • High Speed-Datenerfassung -Kommunikation • Energieeffizient durch Intel Hybrid-Technologie • Maximale Schnittstellenvielfalt • High End Grafik-KI-Unterstützung TQMxCU1-HPCM COM-HPC Mini 95 mm Jetzt Vorteile entdecken www tqgroup com comhpcmini Anzeige in Isolation arbeiten sprich ohne auf das entsprechende vorhandene Domänenwissen der Maschinenbauer zurückzugreifen scheitern Projekte mit höherer Wahrscheinlichkeit Besonders bei der Datenerfassung und der Bewertung der Qualität erzielter Resultate ist die Zusammenarbeit von entscheidender Bedeutung Unsere Erfahrungen mit Krones und anderen innovativen Maschinenbauern zeigen dass es zielführender ist die bestehende Ingenieursmannschaft mit ihrem umfassenden Domänenwissen mit den gängigen KI-Methoden auszustatten Werkzeuge wie Matlab das schon seit vielen Jahren im Einsatz der Entwicklerteams ist mit den entsprechenden Apps unterstützen hier die Ingenieure Welche Schwierigkeiten treten bei der Datenqualität und -aufbereitung auf? Häufig stehen Unternehmen vor der Herausforderung große Mengen heterogener und teils unvollständiger Daten aufzubereiten Datenaufbereitung wird oft als der zeitintensivste Bestandteil eines KI-Prozesses zitiert Das ist aber noch ein relativ günstiges Szenario in anderen Fällen stehen kaum relevante Daten zur Verfügung Klar ist dass die Simulation zur Datengewinnung eine zunehmend größere Rolle spielt Daten sind »Futter« für das nachfolgende Training eines KI-Modells und Simulation für die Generierung synthetischer Daten ist oft der einzige wirtschaftlich vertretbare Weg um Daten in ausreichender Menge und Güte zu gewinnen Wie lässt sich KI in bestehende Prozesse integrieren? Das hängt stark vom konkreten Prozess seinen zeitlichen Anforderungen und seiner Implementierung ab Trainierte KI-Modelle lassen sich mittels Codegenerierung aus Matlab in gängige Industriesteuerungen oder Edge-Devices übertragen In vielen Fällen werden KI-Modelle auch in Microservices »verpackt« die von anderen Prozessen beispielsweise über eine HTTP-Schnittstelle aufgerufen werden Eine andere Möglichkeit wäre der Export des KI-Modells im Binärformat etwa als Bibliotheksfunktion oder FMU functional mockup unit Wichtig ist hierbei zu verstehen dass die KI-Modelle fast nie ganz ohne Vorund Nachverarbeitung der Daten auskommen Eine Komplettlösung muss auch diese Schritte berücksichtigen und integrieren Wie könnte eine komplette Toolchain für Entwicklung Integration und Aktualisierung von KI in Maschinen aussehen? Welche Rolle spielen die einzelnen Tools hierbei? Eine vollständige Toolchain umfasst die Datenerfassung und -aufbereitung die Entwicklung das Training und die Validierung der KI-Modelle sowie die Integration in das Zielsystem Nachgelagert folgen dann die Überwachung des Modells im Betrieb und gegebenenfalls Aktualisierungen All diese Schritte lassen sich mit der Toolchain von MathWorks abbilden Häufig wird diese auch mit Open-Source-Tools Python-Bibliotheken kombiniert Ein Beispiel für eine mögliche Toolchain in der visuellen Qualitätskontrolle Kameradaten werden mit der Image Acquisition Toolbox in Matlab erfasst und gespeichert Die Bilder werden in Python vorverarbeitet und ein KIbasierter Objekterkennungssystem mit der PyTorch-Bibliothek trainiert Das trainierte Netzwerk wird in Simulink importiert validiert und automatisiert in C++-Code für die Ausführung in einem Embedded-Vision-Kamerasystem übersetzt das unmittelbar über der Produktionslinie montiert wird Werkzeuge und Methoden für nahtlose KI-Integration Welche Bedeutung hat Model-Based Design MBD für die Integration von KI? Model-Based Design MBD kann eine zentrale Rolle bei der Integration von KI spielen Simulink als Tool und MBD als Entwicklungsmethode sind seit Jahren im Maschinenbau Christoph Stockhammer MathWorks „ KI wird zunehmend zu einem zentralen Faktor für Wettbewerbsfähigkeit und Innovation “