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Machine Learning (ML)

Alle Beiträge der IT&Production zum Thema Machine Learning (ML)

Auf jeder Konferenz im Industrieumfeld wird jetzt über die digitale Transformation der Industrie gesprochen. Aber die sehr spezielle Rolle, die die Digitalisierung der Industrie für den gesamtgesellschaftlichen Umbruch spielt, kommt dabei in der Regel nicht zur Sprache.‣ weiterlesen

Nahezu jedes mit Software versehene Endgerät oder Bauteil ist betroffen: Die Entwicklung der Hardware folgt etablierten und relativ langen Zyklen, die zugehörige Software hingegen kann in immer schnelleren Zeiträumen verbessert werden.‣ weiterlesen

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Unternehmen integrieren Anwendungen für Künstliche Intelligenz für immer mehr Aufgaben in den Arbeitsalltag ihrer Mitarbeiter. Das geht aus einer Studie des IT-Unternehmens Infosys hervor. Besonders im Pharma- und Life-Sciences-Bereich stellen Machine- und Deep-Learning-Methoden ein Patentrezept dar.‣ weiterlesen

Künstliche Intelligenz (KI) und lernende Systeme bieten enormes wirtschaftliches Potenzial und beschleunigen den digitalen Wandel. Sie verändern die Wertschöpfungsketten und Beschäftigungsstrukturen in der industriellen Produktion radikal.‣ weiterlesen

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Industrie 4.0 und die dafür erforderliche Vernetzung der Wertschöpfungsketten sind zentrale Themen in der deutschen Fertigungsindustrie. Doch sieben Jahre nach der öffentlichen Bekanntmachung der Hightech-Strategie 2020 der Bundesregierung sind die meisten bekannten Anwendungen noch Testapplikationen und Pilotprojekte.‣ weiterlesen

Viel zu oft verlaufen die Diskussionen um lernende Algorithmen auf einer abstrakten Ebene mit wenig Bezug zur Realität. Höchste Zeit, das Potenzial von KI-Anwendungen für das Customer Relationship Management herauszuarbeiten. Eines vorneweg: Künstliche Intelligenz im Kundenservice ist teils schon lange etabliert.‣ weiterlesen

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Konecranes, Hersteller von Krananlagen, vernetzt mehr als eine halbe Million seiner Kräne in einem weltumspannenden Internet of Things. Die Anwendung zählt in Fachkreisen zu den bekanntesten ihrer Art und hat dem Unternehmen den Ruf eingebracht, bei der Verknüpfung von Industrie und IT ganz vorne dabei zu sein.‣ weiterlesen

Innovative Produkte erfordern oft komplexe Fertigungsprozesse am Rand des technisch Machbaren. Vollprüfungen und hohe Ausschussraten sind häufige Folgen. Mit prädiktiver Qualitätssicherung auf Basis von Prozess- und Betriebsdaten lassen sich die anfallenden Kosten reduzieren.‣ weiterlesen

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Um die Sicherheit, Produktivität und Kosten im Berg- und Tagebau zu verbessern, bietet der Baumaschinenhersteller Komatsu Mining seinen Kunden den IIoT-basierten Service Smart Solutions an. Mit dem Datendienst können die Betreiber die Leistung ihrer Maschinen auf Basis von Echtzeit-Daten und -Analysen optimieren.‣ weiterlesen

Seit mehr als 40 Jahren entwickelt SAS Institute mit Hauptsitz im amerkanischen Cary, North Carolina, vorausschauende Analyse-Software.‣ weiterlesen

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Im Silicon Valley wird deutlich, dass sich etablierte Technologien und Berufsbilder durch Kollaborationsplattformen ersetzen lassen. Können so selbst Beratungen für Industrie-4.0-Systeme effizienter und effektiver ausfallen? Wie solche Plattformlösungen aussehen können, zeigt der CPS-Matchmaker, der gerade in Aachen entwickelt wird.‣ weiterlesen

Künstliche Intelligenz und deren Schlüsseltechnologie maschinelles Lernen kommen in der produzierenden Industrie an. So lassen sich Muster in Betriebsdaten erkennen, die mit hoher Wahrscheinlichkeit einen Ausfall vorhersagen. Predictive Maintenance heißt zu reparieren, bevor die Maschine ungeplant ausfällt.‣ weiterlesen

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Mit einer VR-Version seines Simulationsspiels Interactive Protection Simulation will Kaspersky Führungskräften Knowhow darüber vermitteln, welchen Einfluss Entscheidungen auf die Cybersicherheit haben können.‣ weiterlesen

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Trotz steigender Kundenerwartungen an ein digitales Einkaufserlebnis sind Industrieunternehmen bei der Umsetzung oft zurückhaltend. Laut einer Accenture-Studie planen nur etwa 14 Prozent der deutschen Unternehmen, ihre digitalen Vertriebsfähigkeiten innerhalb der nächsten zwei Jahre zu transformieren.‣ weiterlesen

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