Forschern ist die Entwicklung eines Roboters gelungen, welcher Kleidungsstücke differenzieren, sortieren und falten kann. Das von der EU geförderte Projekt ist ein weiteres Highlight im Bereich des maschinellen Lernens.

The Biggest show in tech is back: Vom 7. bis 10. Januar zeigt die CES 2020 Technik, die das Geschäft verändert. Rund 4500 Aussteller haben sich angesagt, dazu jede Menge Keynote-Speaker und Diskutanten mit Präsidentenberaterin Ivanka Trump als Stargast. Auch beim Themenspektrum gibt es die volle Dröhnung: KI, 5G, vernetztes Fahren, Industrie 4.0, digitale Gesundheit und vieles mehr.

Seit 2005 gab es im Bereich der Festnetz- und Mobilfunknetze keine großen Veränderungen. Dieser Artikel gibt einen Ausblick auf die Telekommunikations­netzwerke um 2035. Stehen wir an der Schwelle einer neuen technologischen Revolution?

Im Gegensatz zu einer Glühlampe ist eine LED ein komplexes Halbleiterbauteil. Zusammen mit LG erklären wir Ihnen sechs wichtige Parameter, die man beim Kauf einer LED beachten sollte.

Edge-Computing-Systeme erfassen die Datenflut am Ursprungsort, bereiten sie auf, analysieren sie und lösen Aktionen in Echtzeit aus. Mögliche Anwendungsfälle für Maschinenbauer sind Predictive Maintenance oder der Digitale Zwilling.

Laut der Studie „How are Companies Planning to Adopt Artificial Intelligence and Adjust to Resulting Disruptive Change“ des Softwarespezialisten IFS wollen neun von zehn Unternehmen künftig in Künstliche Intelligenz (KI) investieren.

Auf der Suche nach Fertigungsfehlern kann sich die Elektronikproduktion Künstliche Intelligenz (KI) zunutze machen. Das MultiEyeS plus von GÖPEL electronic ist ein neues AOI-Kameramodul für Montageprozesse und THT-Bestückung, welches selbstlernend eine robuste Klassifikation bei wechselnden Lichtverhältnissen zulässt.

Die Realisierung komplexer IoT-Projekte in der Industrie eröffnet gänzlich neue Perspektiven im Hinblick auf die Effizienz und Verfügbarkeit von Fertigungsanlagen, stellt auf der anderen Seite aber auch extreme Anforderungen an die Infrastruktur.

Maschinelles Lernen kann schon jetzt für realistische datenbasierte Analyseprojekte im Industriealltag nützlich sein. Doch Neueinsteiger können mit den verwendeten Begriffen nicht immer etwas anfangen und werden teilweise durch „Marketing-Sprache“ verunsichert. Dieser Beitrag soll Abhilfe schaffen.

Internet of Things, Künstliche Intelligenz, 3D-Druck und Robotik bleiben Herausforderungen für die Elektronikfertigung und öffnen gleichzeitig Geschäftsmöglichkeiten für EMS-Dienstleister.