Mit FabOS entwickeln 24 Projektpartner aus Wissenschaft und Industrie ein Betriebssystem für die Produktion, das eine einheitliche Einbindung von Produktionstechnik sowie Informations- und Kommunikationstechnik ermöglicht. Entsprechend der Prinzipien bekannter Betriebssysteme für Computer oder Smartphones soll FabOS eine Plattform für Maschinen, Infrastruktur und KI-Dienste einer kompletten Fabrik werden. Auf der Hannover Messe präsentieren wir Demonstratoren, die unterschiedliche Komponenten und Anwendungsfälle des offenen, verteilten, echtzeitfähigen und sicheren Betriebssystems FabOS vorstellen.

Besuchen Sie uns auf der Hannover Messe 2023! Halle 15, Stand H07

Erfahren Sie schon jetzt mehr darüber, welche FabOS Komponenten und Anwendungsfälle​ Sie auf der Hannover Messe 2023 erwarten: FabOS @ HM23

Die Einführung eines neuen Geräts in ein industrielles Anlagensystem ist kostspielig, da sie einen hohen Planungsaufwand und viel Personal erfordert. Hinzu kommt, dass die Anlage oder zumindest die Produktionslinie während der Änderung des Anlagensystems angehalten werden muss, um die Geräteintegration durchzuführen. Je länger eine Integration dauert, desto teurer wird sie insgesamt.  

Im neuen Blog-Beitrag wird beispielhaft der Einsatz von Asset Administration Shells zur Erleichterung der Inbetriebnahme von Industrie 4.0-Anlagenkomponenten durch evidenzbasiertes Engineering mittels integrativer Simulation dargestellt. Darüber hinaus wird der Nutzen gezeigt, den die in FabOS entwickelten Komponenten für die virtuelle Inbetriebnahme bieten können. 

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Der neue Blog-Artikel beschreibt eine Methode für die Entwicklung von Geschäftsmodellen innerhalb eines plattformbasierten Ökosystems. Die Methode wurde im Rahmen des Forschungsprojekts FabOS entwickelt und in Workshops mit den Projektpartnern validiert. Der Schwerpunkt des Artikels liegt auf der Anwendung des entwickelten Ansatzes innerhalb des industriellen Forschungsprojekts. Dabei werden mehrere bereits etablierte Geschäftsmodellmethoden kombiniert. 

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Im neuen Blog-Artikel wird eine Bin Picking-Anwendung beschrieben, die im Rahmen von FabOS entwickelt wird. Ziel der Anwendung ist ein verbessertes Erkennen, Greifen und definiertes Ablegen von Blechteilen zu ermöglichen.

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Anwendungen und Dienste für maschinelles Lernen (ML) machen ML-trainierte Modelle wie z.B. neuronale Netze nutzbar. Sie können in der Cloud oder auf Edge-Geräten gehostet werden. Der Aufbau, die Bereitstellung und die Wartung solcher intelligenter Anwendungen unterscheidet sich von der Standardanwendungsverwaltung, da die Software aufgrund des evolutiven Charakters der KI mit der Zeit lernen und sich verbessern kann. Der neue Blog-Artikel stellt die spezifischen Probleme vor, die durch angewandtes maschinelles Lernen aus Sicht der Industrie gelöst werden.

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