Brownfield vs. Greenfield – Jede Fabrik und jedes Unternehmen kann Teil der Industrie 4.0 werden.

Brownfield vs. Greenfield: Jedes Unternehmen, jede Fabrik und jeder Prozess kann im Rahmen der Industrie 4.0 digitalisiert werden

Smart Factory, Industrial Internet of Things oder vernetzte Produktion: Viele Konzepte, die im Rahmen von Industrie 4.0 beschrieben werden, klingen oft hoch theoretisch. Theorie und Praxis lassen sich in diesem Zusammenhang auch nicht immer perfekt in Einklang bringen. Ein grundlegender Unterschied, um den es im Folgenden gehen soll, ist der zwischen sogenannten „Greenfield-Projekten“ und „Brownfield-Anlagen“.

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Vernetzte Produktion am Beispiel der Transformation der Automotive-Branche

In Autos steckt heute zu einem großen Teil Software- und Daten-Know-how. Im Zuge dieser Entwicklung transformierten sich auch die Fertigungsprozesse. Die Automobil-Branche ist heute der Vorreiter für die vernetzte Produktion.

Unter dem Stichwort „Industrie 4.0“ fand in den letzten Jahren ein Transformationsprozess in der fertigenden Industrie statt. Genauer gesagt hält diese Entwicklung immer noch an und gewinnt immer mehr an Bedeutung, vor allem in Bezug auf die vernetzte Produktion. In vielerlei Hinsicht nimmt die Automobilbranche diesbezüglich eine Vorreiterrolle und als wichtigster Industriezweig in Deutschland eine […]

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Die Fabrik der Zukunft: Die Smart Factory als Zentrum der Industrie 4.0.

Die industrielle Produktion von morgen sieht sich mit ganz neuen Herausforderungen konfrontiert. Die Smart Factory bietet dafür einen innovativen, neuen Ansatz.

Die industrielle Produktion in der Fabrik der Zukunft ist in jederlei Hinsicht smart. Intelligente Werkstücke können ihren Bearbeitungsstand kommunizieren, alle Prozesse lassen sich nicht nur digital abbilden, sondern in Echtzeit analysieren und verbessern und nicht zuletzt wird das Gebäude selbst, aus dem die Smart Factory besteht, intelligent sein und maßgeblich zum Erfolg von Unternehmen beitragen. […]

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Machine Learning in der Energiebranche.

Für Machine Learning in der Energiebranche gibt es zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten in der Energiebranche.

Machine Learning in der Energiebranche – Das Stromnetz ist eine der größten jemals gebauten Maschinen. Die Konstruktion, der Betrieb und die Instandhaltung aller einzelnen Elemente sind technologische Meisterleistungen. Die Komplexität des Stromnetzes ist enorm – die einfache Tatsache, dass immer Strom aus der Steckdose kommt, ist keine Selbstverständlichkeit. Insbesondere seit der zunehmenden Umstellung auf erneuerbare […]

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Advanced Analytics in Theorie und Praxis.

Einer der Treiber der digitalen Transformation von Unternehmen sind Advanced Analytics: Wir haben uns mit der Theorie beschäftigt und praktische Anwendungsfälle zusammengefasst.

Bestimmte Data-Science-Methoden wie Regression Analysis (auch „Regressionsanalyse“) lassen sich als gängige Analysemethoden bezeichnen. Davon abgrenzen lassen sich solche Methoden wie Machine Learning oder Neuronale Netzwerke, die im Vergleich zu den klassischen Methoden technologisch fortgeschrittener sind. Diese werden darum auch Advanced Analytics genannt. Insbesondere die Fähigkeit große Datenmengen (Big Data) bei geringem Kostenaufwand auszuwerten, sorgten in […]

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Die 10 KI-Trends 2018 Teil 1: Einzelanwendungen.

KI-Trends 2018: KI wird auch 2018 für die Wirtschaft immer wichtiger

Künstliche Intelligenz (KI) wird eines der beherrschenden Themen im Jahr 2018 sein. 51% der Deutschen hoffen, dass ihr Leben durch KI einfacher wird. Obwohl auch ein hoher Prozentsatz der Befragten bei einer von SYZYGY jüngst durchgeführten Studie mit dem Thema KI auch Befürchtungen und Misstrauen verbinden, bedeutet KI für die Wirtschaft vor allem eine enorme […]

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Fünf Anwendungsfälle für Machine Learning in der Industrie 4.0

Machine Learning wird in bestimmten Bereichen der Industrie sogar zum Innovationstreiber. Aus diesem Anlass stellen wir hier fünf Anwendungsfälle für Machine Learning in der Industrie 4.0 vor.

Maschinen lernen denken: Der Einsatz von Robotern, Sensortechnik, Big Data und Künstlicher Intelligenz machen Maschinen in der industriellen Produktion heute in der Industrie 4.0 smarter als jemals zuvor. Insbesondere die Data-Science-Methode Machine Learning gewinnt aufgrund der enormen Fortschritte im Bereich Datenverarbeitung und Rechengeschwindigkeit in den letzten Jahren zunehmend an Bedeutung. Machine Learning wird in bestimmten […]

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Wie Artificial Intelligence die Automobilbranche revolutioniert.

Nach Predictive Maintenance, Connected Car kommt nun die Artificial Intelligence ins Auto.

Der Roboter „Shimon“, der im Video zu sehen ist, hat auf Basis von mehr als 5000 Marimba-Songs und 2 Millionen musikalischen Motiven und Riffs gelernt, die Regeln dieses Musikgenre zu verstehen. Das Lied, das er im Video zum Besten gibt, ist seine erste eigene Komposition. Dieses Beispiel zeigt: Die Fortschritte im Bereich Artificial Intelligence (AI) […]

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Year of the Rooster 2017

Am 27. April fand im Münchner Backstage das diesjährige Year of the X Festival statt. Bei diesem Festival steht die Zukunft digitaler Geschäftsmodelle im Vordergrund. Dabei orientiert es sich jährlich am chinesischen Horoskop, welches die konstante Veränderung unserer Welt symbolisiert. In diesem Jahr stand alles unter dem Zeichen des Roosters – also des Hahns, welcher […]

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Interview zu Predictive Maintenance

Wartung und Instandhaltung sind ein Milliardenmarkt. Schon heute generieren viele Unternehmen über 30% ihres Umsatzes mit After-Sales Prozessen. Über die zunehmende Bedeutung der Datenauswertung, der Digitalisierung und Predictive Maintenance sprach Alexander Thamm in einem Interview mit Silvia Stettmayer und Wolfgang Berger vom Magazin Technik in Bayern – dem Regionalmagazin für VDI und VDE. Datenbasierte Predictive Maintenance […]

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