Industrielle Automatisierung stärken: Wie KI und maschinelles Lernen moderne Fabriken verändern

Mouser Electronics stellt eine eigene Wissensplattform zu KI und maschinellem Lernen vor

Mouser Electronics hat ein spezialisiertes Ressourcenzentrum für industrielle künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen eingerichtet. Diese digitale Plattform bietet Steuerungssystemingenieuren technische Leitfäden, praxisorientierte Konzepte und Markteinblicke. Dadurch können Entwicklungsteams intelligente Algorithmen problemlos einsetzen, um Fabrikautomatisierungssysteme effizienter und anpassungsfähiger zu gestalten.

Maschinelles Lernen verändert moderne Steuerungssysteme und SPS-Workflows

Künstliche Intelligenz verändert grundlegend und in rasantem Tempo, wie Ingenieure traditionelle SPS-Programmierung und die Konfiguration von Robotern angehen. Entwickler nutzen beispielsweise inzwischen OpenUSD-Frameworks und große Sprachmodelle (LLMs), um Automatisierungscode vor der Inbetriebnahme der Hardware zu validieren. Darüber hinaus ermöglicht physische KI Steuerungen, komplexe Umgebungsdaten in Echtzeit zu verarbeiten und den manuellen Systemabgleich zu reduzieren.

Modernste Hardwarelösungen ermöglichen Edge-Intelligenz in der Fabrikautomatisierung

Für die Implementierung physischer KI ist speziell für anspruchsvolle Industrieumgebungen entwickelte Hardware erforderlich. Mouser führt derzeit fortschrittliche Lösungen wie die Industrie-PCs KUNBUS RevPi Connect 5 und die Micro-SPS Arduino Opta. Darüber hinaus liefern leistungsstarke Bildverarbeitungskomponenten – etwa SWIR-Kameras Acuros CQD von onsemi und Robotik-Kits AFE-360DVK von Advantech – bis zu 32 TOPS Rechenleistung für fahrerlose Transportsysteme.

Experteneinblick: Die Lücke zwischen digitaler KI und physischer Hardware schließen

Softwaremodelle erhalten zwar große Aufmerksamkeit, doch der Erfolg in der Fabrikautomatisierung hängt letztlich von einer zuverlässigen Hardwareintegration ab. Die Integration von maschinellem Lernen am Netzwerkrand verringert die Cloud-Latenz und verhindert kostspielige Netzwerkausfälle. Systemarchitekten sollten daher modulare Industrie-PCs und Bildverarbeitungssysteme auswählen, die Open-Source-Frameworks unterstützen, ohne dabei auf eine robuste elektrische Isolation zu verzichten.

Anwendungsszenario: Autonome mobile Roboter in Fertigungsbetrieben mit hoher Produktvielfalt

In modernen, flexiblen Fertigungszentren müssen autonome mobile Roboter (AMRs) sicher durch dynamische Produktionshallen navigieren. Ein Ingenieur kann ein KI-Bildverarbeitungskit von Advantech mit einer SWIR-Kamera von onsemi kombinieren, um Multispektralbilder sofort zu verarbeiten. Gleichzeitig steuert eine Micro-SPS Arduino Opta die Motorantriebe und Sicherheitsverriegelungen auf unterer Steuerungsebene und gewährleistet so einen präzisen Materialtransport, ohne die Produktionslinien anzuhalten.