Baumüller ermöglicht Maschninenbauern mit Smart Energy Monitoring die Analyse des Energieverbrauchs pro Zyklus direkt im Antrieb. Die Software-Funktion ist in der softdrivePLC des Baumüller Umrichters integriert und kann über eine herstellerunabhängige Steuerung bedient werden. Die gesammelten Daten dienen nicht nur der Energieverbrauchsanalyse, sondern bilden auch die … [Weiterlesen...] Infos zum Plugin Smart Energy Monitoring: Intelligenz im Antrieb
Software
Effizienz durch Software – B&R auf der SPS 2023
B&R präsentiert auf der SPS Automatisierungslösungen für die Industrie von heute für ein produktiveres und nachhaltigeres Morgen. Mit über 150 B&R Experten, 16 Live-Demonstrationen und vielem mehr können sich Besucher über das umfangreiche B&R Portfolio informieren und austauschen. Ein Software Hub am B&R Stand zeigt, wie Software, Simulation, künstliche … [Weiterlesen...] Infos zum Plugin Effizienz durch Software – B&R auf der SPS 2023
TwinCAT Controller Redundancy von Beckhoff
Die Anlagenverfügbarkeit spielt insbesondere in der Prozessindustrie eine entscheidende Rolle. Ein wichtiger Aspekt ist in diesem Zusammenhang die Redundanz bei der Auslegung der Automatisierungstechnik. Hierfür bietet Beckhoff ein breites Lösungsspektrum an, das mit TwinCAT Controller Redundancy nun auch eine Softwarelösung für den redundanten Steuerungsbetrieb … [Weiterlesen...] Infos zum Plugin TwinCAT Controller Redundancy von Beckhoff
Quantistry Lab: Plattform für chemische Simulationen
Quantistry hat den Launch seiner Simulationsplattform "Quantistry Lab" bekannt gegeben. Die cloudbasierte Lösung des Berliner Softwareunternehmens ermöglicht es, Material- und Moleküleigenschaften computerbasiert zu ermitteln und dadurch Entwicklungsprozesse entscheidend zu optimieren. Dies ist unter anderem bei der Entwicklung von Batterien, Halbleitern oder Schmiermitteln … [Weiterlesen...] Infos zum Plugin Quantistry Lab: Plattform für chemische Simulationen
ML4P: Machine Learning for Production – verbesserte Effizienz der Industrieproduktion
Verfahren der Künstlichen Intelligenz werden bisher verstärkt in Bereichen wie der Bildanalyse oder der Spracherkennung eingesetzt. Im Bereich der industriellen Produktion sind sie noch Mangelware. Mehrere Fraunhofer-Institute haben im Leitprojekt "ML4P – Machine Learning for Production" eine Lösung entwickelt, mit der die Industrieproduktion durch maschinelles Lernen deutlich … [Weiterlesen...] Infos zum Plugin ML4P: Machine Learning for Production – verbesserte Effizienz der Industrieproduktion