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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Dieser Artikel beschreibt, wie maschinelles Lernen in produktiven Systemen in der Fertigung eingesetzt werden kann, indem auf KI spezialisierte Edge-Geräte mit einer robusten und vielseitigen Implementierung eines Software-Stacks zur Einbettung von Anwendungen für maschinelles Lernen kombiniert werden.

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Bei Produktionsprozessen ist der Werkzeugverschleiß ein ständig auftretender Faktor, der die Qualität des Werkstücks beeinflusst. Aus technischer Sicht hängt der Werkzeugverschleiß von vielen verschiedenen Prozessparametern ab, zu denen z.B. die Schnittgeschwindigkeit, die Spandicke und die Eigenschaften von Werkstück- und Werkzeugmaterial gehören. Mit Blick auf den Trend der digitalen Transformation in der Produktionstechnik zielt FabOS darauf ab, das Potenzial zu nutzen, Maschinen durch Echtzeit-Sensoranbindung und Datenverarbeitung intelligent zu machen. Um die Anforderungen zu definieren und die FabOS-Plattform zu testen, werden im FabOS-Projekt Anwendungsfälle wie die Online-Überwachung des Werkzeugverschleißes umgesetzt.

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Wie können Technologien aus dem Bereich des maschinellen Lernens in industriellen Fertigungsprozessen genutzt werden? Der neue Blog-Artikel beschreibt das Konzept der Anomalieerkennung in der Produktion und stellt erste Schritte zur Integration dieser Lösungen in die FabOS vor.  

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Im neuen Blog-Artikel geht es um den Data Wizard. Ein Assistent, der dabei unterstützt die Generierung von Data Driven Services zu automatisieren.

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