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HANNOVER MESSE 2019

Besuchen Sie uns auf der HANNOVER MESSE 2019!

Alle Schlüsseltechnologien und Kernbereiche der Industrie an einem Ort – von Forschung und Entwicklung, Industrieautomation und IT über Zulieferung, Produktionstechnologien und Dienstleistungen bis hin zu Energie und Mobilitätstechnologien.

Messe-Highlight: Machine Learning im Schaltschrank!

Künstliche Intelligenz im Edge-Gateway ermöglicht Echtzeit-fähige Machine-Learning-Anwendungen mit Sensordaten direkt auf der Hutschiene.

Daten sind der Rohstoff des 21. Jahrhunderts. Sie werden in jeder Maschine, jeder Anlage und jedem Prozess permanent erzeugt. Mit geeigneter Hard- und Software lässt sich dieser wertvolle Datenschatz heben und per Machine Learning (ML) in Informationen umwandeln.

So sind vorausschauende Service- und Wartungskonzepte (Predictive Maintenance), Qualitätsverbesserungen (Predictive Quality), Produktivitätssteigerungen (Predictive Efficiency) oder ML-basierte Anomalie-Erkennungen möglich.

Im IIoT-Umfeld müssen brauchbare Daten zunächst durch spezielle Sensorik erzeugt, verknüpft und aufbereitet werden.

Danach erfolgt die Informationsgewinnung mit entsprechenden ML-Algorithmen.

Anschließend stehen die Informationen sowohl lokal (z. B. per OPC UA) als auch mit Hilfe einer Cloud zur weiteren Nutzung zur Verfügung.


Edge-Gateway IGW/941

Wir zeigen auf der Hannover Messe zu diesem Thema das kompakte Edge-Gateway IGW/941 mit vorinstallierten ML-Algorithmen und diversen Data Science-Bausteinen für industrielle Applikationen.

Damit lassen sich Anwendungen erstellen, die beispielsweise Sensordaten erfassen, per Klassifizierung oder Regression in Informationen umwandeln und das Ergebnis per OPC UA oder MQTT weitergeben.

Zum IGW/941 gehören vorkonfigurierte und sofort einsatzbereite Entwicklungswerkzeuge für die ML-Trainingsphase und Modellbildung.

Das Training der ML-Algorithmen sowie die Modellbildung werden auf einem externen System durchgeführt, da je nach Anwendung sowie Art und Umfang der zu verarbeitenden Daten relativ viel Rechenleistung benötigt wird. Erst das fertige ML-Modell wird auf dem IGW/941 ausgeführt.


Webinar im Lieferumfang

Um den Anwender bei seinen ersten Schritten in diesem komplexen Thema zu unterstützen, gehört zum Lieferumfang des IGW/941 auch ein ausführliches Webinar mit folgenden Inhalten:

1. Grundlegende Prinzipien und Terminologie des maschinellen Lernens (ML).

2. Ein vollständiger ML-Prozess, inkl. Sensordatenerfassung, Datenaufbereitung, Modellierung und Modellbewertung.

3. Bestimmen der Modellgenauigkeit und Anpassen der Hyperparameter.

4. Den Ausgang eines Machine-Learning-Algorithmus mit anderen Systemen verbinden.

Damit erhält der Anwender nicht nur die Hard- und Software, sondern auch das nötige Grundwissen, um eigenständig Machine Learning-Anwendungen zu entwickeln und damit bspw. eine SPS-Anwendung nachträglich mit künstlicher Intelligenz aufzurüsten.

Webinar "Embedded Machine Learning" am 26. April 2019

Webinar "Embedded Machine Learning"

 

Für alle, die gerade beginnen (müssen), sich mit Künstlicher Intelligenz und Machine Learning zu beschäftigen, veranstalten wir am 26. April ein kostenloses Webinar, wo wir die wichtigsten Zusammenhänge und Anwendungsmöglichkeiten erläutern und eine kurze Einführung in die Grundlagen des maschinellen Lernens sowie eine Übersicht der verschiedenen Algorithmen geben.

 

Informationen & Anmeldung zum Webinar

 

Informationen & Links zur HANNOVER MESSE 2019

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Messegelände Hannover

Hallenplan Halle 5 Bild vergrößern

Hallenplan Halle 5

Sie sind herzlich eingeladen!

Wir sind auf dem Gemeinschaftsstand Niedersachsen in Halle 5, Stand D05.

Dort zeigen wir Ihnen gerne persönlich, wie Sie mit unseren Produkten, Lösungen und Dienstleistungen die Herausforderungen in Ihrem Unternehmen meistern können.

Vereinbaren Sie doch schon im Vorfeld einen Termin mit uns. Wenden Sie sich dazu bitte direkt an unseren Vertrieb:

Telefon: +49(0)511 / 40 000-34

E-Mail: sales@ssv-embedded.de

 

Wir freuen uns auf Ihren Besuch in Hannover!
Ihr SSV-Team

 

Kostenlose Eintrittskarte

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