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Machine Learning Gekommen, um zu bleiben

Von Fabian Kreutmayr, Expert Machine Learning, Hawe Hydraulik 4 min Lesedauer

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HAWE Hydraulik SE
Novotechnik Messwertaufnehmer OHG
microsonic GmbH
GWJ Technology GmbH

Die neue VIPR-Ventileinheit von Hawe Hydraulik nutzt Machine Learning, um sich selbst zu parametrisieren. Innerhalb weniger Testläufe passt sich das System an die Arbeitsbedingungen an.

In einer Fallstudie mit einem Telehandler sparte der Einsatz der Ventileinheit bis zu 98 Prozent der Energie ein. (Bild: Hawe Hydraulik)
In einer Fallstudie mit einem Telehandler sparte der Einsatz der Ventileinheit bis zu 98 Prozent der Energie ein.
(Bild: Hawe Hydraulik)

Spätestens seit ChatGPT sind Begriffe wie künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen, auch Machine Learning genannt, in aller Munde. Während in der Öffentlichkeit vor allem Sprachmodelle und Bildverarbeitung im Fokus stehen, liegt im Maschinenbau eine große Chance in der Kombination von KI mit Sensordaten in Maschinen und Anlagen.

Hawe Hydraulik präsentiert mit der neuen Ventileinheit VIPR eine Lösung, die Machine Learning direkt in hydraulische Anwendungen integriert. Der Hydraulikhersteller zeigt das Produkt in diesem Jahr auf der Hannover Messe vom 31. März bis 4. April und auf der Bauma in München vom 7. April bis 13. April.

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