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„Intelligente Zerspanung“ für die fertigende Industrie

Gemeinsam mit dem Fraunhofer-Institut für Produktionstechnologie IPT in Aachen als Projektkoordinator sowie den Firmen gemineers, Innoclamp und Kaitos arbeitet das Kölner RWTH-Startup dataMatters an der „intelligenten Zerspanung“. Ziel ist es, durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) die hohen Qualitätsanforderungen in der zerspanenden Industrie besser und kostengünstiger zu erfüllen.

„Intelligente Zerspanung“ für die fertigende Industrie „Real World AI“ nennt dataMatters-Gründer Dr. Daniel Trauth sein Geschäfts­konzept. Er erklärt: „Während sich die breite Öffentlichkeit auf generative KI stürzt, um Texte und Bilder zu erzeugen, legen wir den Fokus auf die Verbindung der KI mit der realen Welt, von der Smart Factory über Smart Buildings bis hin zur Smart City.“ Die Zerspanung, bei dem Werkstoff durch Drehen, Bohren, Fräsen oder Schleifen in die gewünschte Form und Größe gebracht wird, bildet in vielen Industriezweigen eine wesentliche Grundlage der Fertigungstechnik, von d...

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DAS uplifted.today-Glossar für den Beitrag:

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Smart Factory

Eine Smart Factory ist eine hochautomatisierte, vernetzte Produktionsumgebung, die moderne Technologien wie IoT, KI und Cloud-Computing nutzt, um Fertigungsprozesse effizienter zu gestalten. Unternehmenssoftware wie ERP- und MES-Systeme spielen eine zentrale Rolle, indem sie Maschinen, Sensoren und Systeme in Echtzeit verknüpfen. Dies ermöglicht eine datengesteuerte Produktion, vorausschauende Wartung und flexible Anpassung an Marktanforderungen. Durch intelligente Analysen werden Ressourcen optimal genutzt, Fehler reduziert und die Produktion dynamisch gesteuert. Eine Smart Factory ist somit ein Kernelement von Industrie 4.0 und hilft Unternehmen, wettbewerbsfähiger und nachhaltiger zu agieren.

Predictive Analytics

Predictive Analytics nutzt historische Daten, Algorithmen und maschinelles Lernen, um zukünftige Ereignisse oder Trends vorherzusagen. Unternehmen setzen diese Technologie ein, um fundierte Entscheidungen zu treffen, Risiken zu minimieren und Chancen zu erkennen. Typische Anwendungen umfassen die Vorhersage von Kundenverhalten, die Optimierung von Lieferketten oder die Wartung von Maschinen. Durch die Integration in Unternehmenssoftware wie ERP oder CRM können Unternehmen Prozesse automatisieren und proaktiv auf Veränderungen reagieren, was die Effizienz steigert und Wettbewerbsvorteile verschafft. Predictive Analytics ist damit ein Schlüssel für datengetriebene Strategien in modernen Unternehmen.

KI - Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet die Fähigkeit von Computern und Maschinen, Aufgaben zu übernehmen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dazu gehören Lernen, Problemlösung, Mustererkennung und Entscheidungsfindung. KI-Systeme nutzen Algorithmen und Daten, um eigenständig zu lernen und sich zu verbessern. Beispiele sind maschinelles Lernen, neuronale Netze und natürliche Sprachverarbeitung. KI findet Anwendung in vielen Bereichen, darunter autonome Fahrzeuge, Spracherkennung, personalisierte Empfehlungen und medizinische Diagnosen. Sie bietet das Potenzial, Effizienz und Innovation zu steigern, bringt jedoch auch ethische Herausforderungen und Diskussionen über Datenschutz und Arbeitsplatzveränderungen mit sich. KI verändert die Art und Weise, wie wir leben und arbeiten.

 
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Unternehmen

dataMatters GmbH
dataMatters (www.datamatters.io) ist auf die Nutzung Künstlicher Intelligenz in der Realwirtschaft spezialisiert. Ein­satzgebiete: Smart City, Smart Factory, Industrie 4.0, Smart Building, IoT, Maschinen- und Anlagenbau, Gesundheits­wesen, Agrarwirtschaft u.v.a.m. Dabei werden über Sensoren Daten aus dem realen Betrieb erfasst, in Daten­räumen gesammelt und dort mittels KI-Software analysiert bzw. an KI-Systeme der Firmenkunden zur Weiter­verarbeitung über­geben. Anhand der Ergebnisse lässt sich der Betrieb effizienter, nachhaltiger und wirtschaftlicher führen. Anwendungs­­beispiele: Park­raum­bewirt­schaftung, Frühwarnsysteme für Anomalien wie beispielsweise Extrem­wetter, Maschinen­verschleiß oder Rohrbruch, Heizungs-/Beleuchtungs­automatisierung in Gebäuden, CO2-Footprint-Erfassung anhand realer Daten und vieles mehr. So greifen bspw. Kommu­nen gerne auf dataMatters zurück, um die urbane Lebensqualität und Nach­haltigkeit zu erhöhen. Dr.-Ing. Dipl.-Wirt. Ing. Daniel Trauth hat dataMatters aus der RWTH Aachen aus­gegründet und zu einem inter­nationalen Player an der Schnitt­stelle zwischen Realwirtschaft und KI geführt. Er wurde hierfür mit über 20 Ehrungen (RWTH Spin-off Award 2019, digitalPioneer 2020 u.v.a.m.) ausgezeichnet.

Autor

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