Wo investieren Automatisierungshersteller in künstliche Intelligenz?

Fortschrittliche Predictive-Maintenance-Tools sind wegweisend für Investitionen vieler Automatisierungssysteme

Hersteller. Diese Tools nutzen künstliche Intelligenz, um Fehler frühzeitig zu erkennen und zeitnahe Reparaturen einzuleiten.

Dies reduziert die Betriebskosten der Automatisierung und erhöht deren Verfügbarkeit.

Es entstehen auch Plattformen für die Einführung maßgeschneiderter Modelle für maschinelles Lernen.

Diese Modelle verwalten spezifische Produktionsprozesse.

Vom Laserschneiden bis zum Eisenguss. Schnellere und effizientere Abläufe mit weniger fachmännischer Aufsicht.

ABB und Viking Analytics

ABB ist ein führender Hersteller von Automatisierungs- und Elektrogeräten.

Die Nachfrage seiner Kunden nach vorausschauenden Wartungstools steigt. ln Antwort,

Es hat eine Beteiligung am schwedischen Startup für Zustandsüberwachungssoftware Viking Analytic erworben

Niking hat eine durch künstliche Intelligenz unterstützte Vibrationsüberwachungsanwendung namens MutiViz Vibration entwickelt.

ABB hat die Predictive Analytics Engine von Viking in die Bereitstellung seines ownAbility Asset Managers integriert.

Die kombinierte Lösung kann Gerätefehler vorhersagen und verhindern.

Viking Amnatytics hat 2020 die Electification Startup Challenge von ABB gewonnen.

Die beiden Unternehmen haben bei Anwendungen und der Visualisierung von Daten von Zustandsüberwachungssensoren zusammengearbeitet.

In der Vergangenheit hat Viking Analytics an anderen Anwendungen künstlicher Intelligenz in der industriellen Automatisierung gearbeitet.

Siemens Xcelerator

Xcelerator ist eine Software-Plattform, unter der Siemens viele verschiedene Anwendungen der künstlichen Intelligenz einsetzt, darunter MindSphere und Predictive Services.

MindSphere ist die wichtigste industrielle Automatisierungs- und Intert-of-Things-Lösung von Siemens.

Es implementiert eine breite Palette intelligenter Lösungen, von der vorausschauenden Wartung bis zur Lokalisierung von Kanalverstopfungen.

Siemens hat auf vielen seiner eigenen Produktionsstandorte MindSphere-Modelle für maschinelles Lernen eingesetzt

um sich entwickelnde Fehler zu erkennen, Wartungsarbeiten zu planen, die Prozessstabilität zu bewerten und die Produktqualität vorherzusagen.

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