IoT Use Case Podcast

Ing. Madeleine Mickeleit erklärt das "Internet der Dinge" direkt aus der industriellen Praxis! Anhand von Anwendungsbeispielen und Projekten von Anwendern aus dem  IoT Use Case Ökosystem. Der erste deutsche Podcast, der die Erfahrungen aus über 350 Projekten teilt und täglich den IIoT-Markt für euch versteht. Euer persönlicher Informationskanal inkl. Netzwerk. Fast täglich neue Use Cases – unter www.iotusecase.com. Der IoT Use Case Podcast ist bestrebt, anderen zum Erfolg zu verhelfen und die Welt über die Vorteile und die praktische Umsetzung der IIoT-Branche aufzuklären. Unsere Mission: Das industrielle Internet der Dinge vor allem für den deutschsprachigen Mittelstand zugänglicher zu machen. Der Begriff des industriellen Internet der Dinge (IIoT) beschreibt die industrielle Ausprägung des IoT und beruht auf dem gleichen Konzept. Im Rahmen der Industrie 4.0 ist das IIoT ein Schlüsselkonzept zur Vernetzung aller Maschinen, Geräte und Systeme in Echtzeit über Gateways und EDGE-Devices. Diese Vernetzung steigert die Effizienz industrieller Prozesse, senkt Produktionskosten und legt den Weg für neue Geschäftsmodellen...

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episode 18: #018 | Einfache Anwendungen von künstlicher Intelligenz in der Produktion – KI in der Industrie durch Qualitätskontrollen im Lackierprozess oder Fremdkörper-Identifikation auf dem Förderband | Ralph Grothmann – Siemens AG


Mit Ing. Madeleine Mickeleit und in dieser Folge mit Dr. Ralph Grothmann der Principal Key Expert Consultant bei der Siemens AG. ???? Wir sprechen über künstliche Intelligenz und deren Anwendung in der Industrie.

Jetzt den ersten Industrial IoT Use Case Podcast in Deutschland anhören! 

???? https://iotusecase.buzzsprout.com/

Heute spreche ich mit Dr. Ralph Grothmann der Principal Key Expert Consultant bei der Siemens AG. Die Siemens AG kennt man natürlich am Markt als führender internationaler Technologiekonzern, der seit mehr als 170 Jahren für technische Leistungsfähigkeit, Innovation, Qualität, Zuverlässigkeit und Internationalität steht. Das Unternehmen ist weltweit aktiv, und zwar schwerpunktmäßig auf den Gebieten Stromerzeugung und -verteilung, intelligente Infrastruktur bei Gebäuden und dezentralen Energiesystemen sowie Automatisierung und Digitalisierung in der Prozess- und Fertigungsindustrie. Im Geschäftsjahr 2019, das am 30. September 2019 endete, erzielte Siemens einen Umsatz von 86,8 Milliarden Euro und einen Gewinn nach Steuern von 5,6 Milliarden Euro. Ende September 2019 hatte das Unternehmen weltweit rund 385.000 Beschäftigte.

???? Mehr zu dem Use Cases hier lesen | https://www.iotusecase.com |  

Die heutige Folge ist etwas technischer geprägt, jedoch auch dementsprechend hochwertig qualitativ in den Inhalten. Wer schon immer künstliche Intelligenz in der praktischen Umsetzung verstehen wollte und gern wissen möchte wie das ganze technisch auf welcher Hardware und mit welchen Algorithmen funktioniert – ist hier genau richtig. Ralph führt aus, dass im Mittelpunkt immer Daten, Domain wissen, Methodik und der Bediener steht – (magische Dreieck) und dabei immer die Anwendung und der Mehrwert des Projekts. Um das ganze einfach und verständlich zu haben sprechen wir zu 2 Use Cases aus der Praxis.

Zunächst geht es im ersten Use Case dabei um die Frage „Wie ich durch künstliche Intelligenz Fehler in der Qualitätskontrolle im Lackierprozess eines Bauteils vermeiden kann?“ Dabei sprechen wir über Daten aus Kameras, welche Kratzer, Lacknasen oder Unebenheiten aufnehmen und dann in sog. Fehlerklassen eingeteilt und entsprechend für den Bediener ausgewertet werden.

In diesem Zusammenhang gehen wir ebenfalls darauf ein was für Daten ich in Maschinennah vor verarbeiten sollte und welche Daten wann in die Cloud gesendet werden. Auch welche Hardware dafür notwendig ist. Wir erklären die Begriffe „OnPrem“ und „EDGE Computing“ in diesem Zusammenhang – auch welche Performanceanforderungen und Rechenressourcen ich für solche Projekte benötige. Wir gehen auch darauf ein welche Informationen vom Prozessingenieur vorliegen müssen, um ein solches Projekte überhaupt anzugehen und welche Daten ich in welcher Qualität brauche.

Im Use Case 2 löst die KI das Problem, dass sich in der Ernte von Mohrrüben auf dem Förderban häufig Fremdbestandteile wie Rote Beete, Kartoffel, Steine oder Erdklumpen befinden. Zum Ende gibt uns Ralph hier noch seine Tipps und Trick aus der Praxis mit und wie sich Fehler vermeiden und Kosten einsparen lassen. 


Madeleine Mickeleit (https://www.linkedin.com/in/madeleine-mickeleit/)
Use Case Website (https://www.iotusecase.com/)
Anbieter (https://new.siemens.com/de/de/produkte/automatisierung/informationen-zum-corona-virus-covid-19.html)

Ansprechpartner (https://www.linkedin.com/in/just-du-it/)

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 August 19, 2020  52m