Nach vier Jahren Forschungsarbeit haben das Robotics Innovation Center des DFKI und das THW das Projekt Romatris erfolgreich abgeschlossen. Im Mittelpunkt stand die Entwicklung eines KI-gestützten Assistenzroboters für den Materialtransport in Katastrophensituationen.

Gleich zwei Lagereinheiten speziell für Scheibeneggen, ein Tool für smarte Getriebeauslegung, verbesserte Kupplungen, innovative Bremsen, Lineareinheiten, Lager und Getriebe: Wir stellen Ihnen die neuen Produkte aus der mechanischen Antriebstechnik vor.

Wir stellen drei Lösungen rund um das Thema Systems Engineering vor. Es geht um MBSE, um KI-unterstütztes Anforderungsmanagement und um eine neue Lösung für die Integration von Produktarchitektur und Engineering.

Die beiden Unternehmen Siemens und Trumpf haben eine Partnerschaft gestartet, um die industrielle Produktion durch digitale Fertigungslösungen zu verbessern.

Servoantriebssysteme sind dank ihrer hohen Genauigkeit und Flexibilität aus der heutigen Industrie kaum mehr wegzudenken. Wo bei deren Einsatz noch Herausforderungen liegen und wie sich Energieeffizienz und Digitalisierung auswirken, hat uns Jan Tausend von JVL A/S erklärt.

Steinel feiert 100 Jahre technischer Präzision und Innovationskraft. Was 1925 als kleine Werkstatt in Schwenningen begann, ist heute ein Spezialist für hochpräzise Normalien und individuelle Lösungen. Trotz globaler Herausforderungen hält Steinel am Produktionsstandort Deutschland fest – ein klares Bekenntnis zu Qualität und Zuverlässigkeit.

Der Medizintechnikspezialist Rudolf Storz ersetzt eine in die Jahre gekommene Automationslösung durch ein neues Robotersystem in Kombination mit dem Robo-Buddy von Allmatic – und verdreifacht die Produktionskapazität.

Die Digitalisierung ist der Experimentierphase entwachsen, statische Modelle weichen dynamischen Ökosystemen und CAD-Systeme sind nicht mehr bloße Werkzeuge zur Geometrieerzeugung, sondern entwickeln sich zur Steuerungsinstanz im PEP: Branchenexperten sehen fünf Trends für 2026.

Durch die Kombination physikbasierter Methoden mit Machine Learning entwickelt ein Team am Institut für Thermodynamik und nachhaltige Antriebssysteme der TU Graz Modelle, die trotz weniger Trainingsdaten bessere Ergebnisse liefern sollen.

Ein neuer Konnektor für eine Agentenplattform, ein optimierter Modellierkern, verbesserte Funktionen für Hüllgeometrien sowie zwei Partnerschaften – wir stellen hier Neuheiten für die Produktentwicklung vor.