Prof. Dr. Miguel Marques, Inhaber des Lehrstuhls „Künstliche Intelligenz für integrierte Materialwissenschaft“ setzt sich für den Standard OPTIMADE ein, der den Nutzenden einen leichteren Zugang sowohl zu führenden als auch zu weniger bekannten Werkstoffdatenbanken zu ermöglichen will. (Bild: RUB, Marquard)
Materialien

KI-Training in der Materialforschung

Künstliche Intelligenz (KI) beschleunigt die Entwicklung neuer Materialien. Eine Voraussetzung für KI in der Materialforschung sind die umfassende Nutzung und der Austausch von Daten über Materialien. Das erleichtert der umfassende internationale Standard Optimade.

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Für das vollautomatisierte Be- und Entladen einer CNC-Fräsmaschine mit dem kollaborativen Roboter Gofa von ABB Robotics wurde ein Doppelgreifer mit integrierter Abblasfunktion entwickelt. (Bild: ABB)
Robotik

Kollege Cobot packt an

Bei der Metec CNC Präzisionsteile GmbH erledigt ein kollaborativer Roboter Gofa von ABB Robotics das vollautomatisierte Be- und Entladen einer CNC-Fräsmaschine. Mit dieser Lösung konnte Metec die Produktionskapazität deutlich steigern und Kapazitäten bei ihren Mitarbeitern freisetzen.

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Bildergalerien

Grundeinheit eines im Aufbau befindlichen Schleuderstands. (Bild: Schenck Rotec)
Messtechnik

„Zukünftige Auslegungen schneller zur Produktreife bringen“

Unter dem Einfluss von Fliehkräften dehnen sich Rotoren aus. Um diese Verformungen zu erkennen und auszuwerten, braucht es ausgefeilte Messverfahren. Welche Vorteile hier das Rotational Optical Strain System (ROSS) von Schenck Rotec bietet, erklärt Matthias Hartnagel, Teamleiter im Technical Consulting bei der Schenck Rotec, im Gespräch mit konstruktionspraxis.

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Das Ergebnis des Checks von Ascon Systems ist eine Analyse der aktuellen technischen Infrastruktur und des Transformationsbedarfs sowie eine Roadmap für die Strategie und Integration von digitalen Zwillingen. (Bild: frei lizenziert)
Digitalisierung

Readiness-Check für digitale Zwillinge

Ascon Systems baut seine Consulting-Sparte aus und bietet jetzt einen Digital-Twin-Readiness-Check. Damit können Unternehmen herausfinden, wie die Voraussetzungen ihrer Prozesse für durchgängige Datentransparenz mit digitalen Zwillingen und Software-defined Manufacturing sind.

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