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TECHTORY INFORMIERT | Maschinenbau trifft KI
– warum Edge AI + Physical AI jetzt zählen – |
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Sehr geehrte Damen und Herren,
wir bringen die künstliche Intelligenz dorthin, wo Ihre Wertschöpfung passiert: direkt in die Anlage – mit maximaler Datensicherheit und minimaler Latenz.
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Maschinenbau trifft KI – wenn Erfahrung auf Geschwindigkeit trifft
Es gibt Momente, in denen zwei Welten so gut zusammenpassen, dass man sich fragt, warum man sie nicht schon früher konsequent zusammengebracht hat: Maschinenbau und Künstliche Intelligenz.
Wir bringen über 33 Jahre Maschinenbau-Expertise mit – und setzen gleichzeitig konsequent auf KI, weil sie nicht „nice to have” ist, sondern ein Werkzeug, das Prozesse messbar verbessert. Und zwar dort, wo es zählt: Direkt in der Automatisierungsanlage wo die Daten entstehen.
Der Punkt ist klar: Wer in Deutschland Industrie behalten will, muss schneller automatisieren, effizienter produzieren und technologisch mutiger werden. Das passiert nicht von allein – es ist eine strategische Entscheidung. |
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Silicon Valley im November: Zwei Wochen, die hängen bleiben |
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Im November war unsere Geschäftsleitung im Silicon Valley. Nicht, weil dort alles perfekt ist, sondern weil dort eines radikal gelebt wird: Umsetzen schlägt Diskutieren.
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Fail fast – aber richtig: Schnell testen, sauber lernen. Edge AI ermöglicht Pilotierung direkt an der Linie. |
2. |
Kundenfokus schlägt Feature-Fokus: KI muss reale Probleme lösen – zuverlässig und datensicher. |
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Cross-Industry-Denken: IT-Methoden und Bedingungen in realen Maschinen- und Anlagenumgebungen verbinden – Edge AI als Brücke. |
4. |
Partnerschaften knüpfen |
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Neue Partnerschaft: Maschinenbau trifft Next-Gen Edge AI
Wir freuen uns, unsere Partnerschaft mit SiMa.ai bekannt zu geben – dem Pionier für Physical AI: Software-zentrierte Embedded Edge AI aus dem Slicon Valley. |
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Warum dieser Schritt? Weil wir im Maschinenbau Partner brauchen, die unsere Sprache sprechen: Prozesssicherheit, Latenzfreiheit und Energieeffizienz. Nach intensiver Prüfung globaler Technologien haben wir uns für die Lösung entschieden, die "Experience meets Speed" am besten verkörpert. | |
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Warum wir auf SiMa.ai setzen – und was das für Sie bedeutet
SiMa.ai liefert keine theoretische Labor-KI, sondern Physical AI: Machine-Learning-Systeme auf einem Chip (MLSoC) wie den Modalix MLSoC, die physisch mit Ihrer Anlage interagieren – Seonsorsignale, Kamerabilder und uvm. verstehen und in Millisekunden reagieren. |
Anwendungsbeispiele | Use-Case |
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Use-Case 1: Intelligente optische Qualitätsprüfung (AI Vision Systems)
In modernen Automatisierungsanlagen fungiert die KI-gestützte Kamera als das „wachsame Auge“ der Produktion. Anders als klassische Sensoren, die nur auf einfache Reize reagieren, analysiert diese KI-Anwendung komplexe visuelle Daten in Echtzeit.
Die Kamera erfasst jedes Werkstück auf dem Förderband und vergleicht es in Millisekunden mit tausenden von gelernten Gut- und Schlecht-Mustern. Sie erkennt dabei nicht nur offensichtliche Schäden, sondern identifiziert auch Mikro-Risse, Farbabweichungen oder Montagefehler, die für das menschliche Auge kaum sichtbar sind.
Die Vorteile:
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Null-Fehler-Quote: Fehlerhafte Teile werden sofort ausgeschleust, bevor sie weiterverarbeitet werden. |
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Adaptive Anpassung: Die KI lernt stetig dazu und passt sich an neue Produkte an, ohne aufwendige Neuprogrammierung. |
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Deep-Learning-basierte Anomalieerkennung: Erkennung unbekannter oder seltener Fehler, die klassische regelbasierte Vision-Systeme nicht finden. |
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Selbstlernende Inspektionssysteme: Systeme verbessern sich kontinuierlich durch neue Produktionsdaten. |
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Inline-Qualitätsvorhersage: Prognose von Qualitätsabweichungen noch während des Produktionsprozesses. |
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Multisensor-Fusion: Kombination aus Kamera, 3D-Vision, Wärmebild und Kraft-/Drehmomentsensoren. |
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Adaptive Kamerapositionierung mit Robotern: Roboter passen Blickwinkel und Prüfstrategie dynamisch an. |
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Use-Case 2: Der kommunikative Maschinen-Assistent
Diese Anlage revolutioniert die Mensch-Maschine-Interaktion durch den Einsatz des Modalix MLSoC mit Echtzeitleistung bei extrem niedrigem Stromverbrauch. Anstatt dicke Handbücher zu wälzen, wurde die KI direkt mit der kompletten technischen Betriebsanleitung und Wartungshistorie der Maschine trainiert ("On-Device Learning"). Zusätzlich erfolgt das Anlernen eines digitalen Zwillings sowie die Übernahme der Schrittketten aus dem SPS-Bereich.
Der Bediener kann nun in natürlicher Sprache mit der Anlage kommunizieren. Egal ob auf Deutsch, Englisch, Mandarin oder Spanisch – die Maschine versteht die Anfrage und antwortet in der gewünschten Sprache. Fragt ein Techniker beispielsweise: "Wie behebe ich den Druckabfall in Zylinder 3?", gibt die Anlage nicht nur eine allgemeine Fehlermeldung aus, sondern diktiert präzise, schrittweise Handlungsanweisungen zur Lösung des Problems.
Der Werker ist in der Lage, der Maschine neue Fehlerbilder direkt anzulernen, wodurch eine stetig wachsende Fehler- und Wissensdokumentation entsteht.
Die Vorteile:
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Globale Einsatzbarkeit: Sprachbarrieren werden durch die Echtzeit-Übersetzung eliminiert. |
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Sofortige Problemlösung: Minimierung von Stillstandszeiten durch direkten Zugriff auf Expertenwissen direkt an der Edge (ohne Cloud-Latenz). |
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Maschine erkennt Abweichung (Qualität, Zykluszeit, Energie) |
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KI analysiert historische & aktuelle Daten |
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Ursache wird priorisiert |
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Maschine gibt eine klare Erklärung + Empfehlung |
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