Kooperation Neue Partnerschaft für die Verbindung von IoT und KI

Mit ihrer Zusammenarbeit wollen Device Insight und Sentian Unternehmen auf dem Weg zur ganzheitlichen Produktionsoptimierung unterstützen. Schlüsselelement soll hierbei ein AIoT-Ansatz, also die Verknüpfung von künstlicher Intelligenz (AI) und dem IoT, sein.

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Device Insight GmbH

Vor wenigen Tagen gaben Device Insight, ein deutscher Anbieter für IoT- und IIoT-Lösungen, und Sentian, ein schwedisches Unternehmen für Industrielle KI, ihre Zusammenarbeit bekannt. Das Projekt läuft unter dem Titel Artificial Intelligence of Things (AIoT), was die Verknüpfung zweier wichtiger und zukunftsweisender Technologien für die Industrie 4.0 symbolisieren soll. Diese Form der intelligenten Automatisierung industrieller Fertigungsprozesse soll es Unternehmen ermöglichen, die Effizienz ihrer Produktionsprozesse um bis zu 30 Prozent zu steigern.

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Intelligente Automatisierung mit AIoT

Prozesse mittels IoT und AI kontinuierlich optimieren

Der zugrundeliegende AIoT-Ansatz hat vor allem die Zielsetzung, etwaige Abweichungen zu verringern und auf diese Weise Herstellungsprozesse kontinuierlich zu optimieren. Gelingt es Organisationen, Unregelmäßigkeiten im Fertigungsgeschehen zu reduzieren, können sie den durch Fehler entstehenden Ausschuss zunehmend begrenzen. Die beiden Partner sehen in diesen graduellen Verbesserungen der Produktionsprozesse ein vielversprechendes Potenzial für den Geschäftswert verschiedener produzierender Unternehmen, mit dem diese das Qualitätsniveau ihrer Produkte und die innerbetriebliche Effizienz steigern können sollen. Im Idealfall fördert dies nicht nur Kosteneffizienz und Produktqualität sondern auch die Kundenzufriedenheit und -bindung.

Während Device Insight die Zusammenarbeit mit seiner Kompetenz in der Maschineanbindung, der Aggregierung und Verwaltung von IoT-Daten und der Verknüpfung mit KI-Anwendungen bereichert, ergänzt Sentian die Partnerschaft mit deren Algorithmen, die Abweichungen innerhalb einzelner Produktionsabläufe oder sogar ganzer Anlagen erkennbar und eine bedarfsgerechte Reaktion ermöglichen sollen. Der mathematische Optimierungsansatz der Schweden, der eine schnelle und präzise Planung sowie flexible Neuplanung in der Produktion erlaubt, wird ergänzt von ihrem modellbasierten Ansatz für das Reinforcement Learning – einem neuen Verfahren im Umfeld des Deep Learnings.

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