Zusammenfassung
Sehr geehrte Damen und Herren, was noch vor wenigen Jahren Begriffe im Bereich der Forschung oder sogar im Sciencefiction waren, sind heute Technologien, die immer mehr Einzug in unsere logistischen Anlagen halten: Autonome Systeme in der Produktionsversorgung, neuronale Netze oder Agentengesteuerte Steuerungen, Deep Learning, Computer Vision sind keine Zukunftsprojekte mehr, sondern Teil neuer Anlagen und Systeme. Der Erfolg oder Misserfolg von Geschäftsmodellen und ganzer Unternehmen wird bestimmt von einer optimal funktionierenden Logistik. Schnelle und effiziente Lager oder Materialflusssysteme sind maßgebliche Faktoren für die Flexibilität, die das volatile Umfeld der Produktion individualisierter Güter benötigt. Vor allem wie man manuelle Prozesse durch den unterstützenden Einsatz intelligenter Technik möglichst sicher, fehlerfrei und effizient darstellt, bewegt viele Unternehmen und Forschungsinstitute.
Inhalte gib es unter diesen Kapiteln:
Industrie 4.0 in der Praxis
Be...
Schlagworte
Materialfluss Deep Learning Garching TU München Computer Vision Materialflusssystem augmented reality agile Produktionsversorgungssysteme Rutenzug- Kapitel Ausklappen | EinklappenSeiten
- 1–2 Vorwort 1–2
- 19–40 Best Practice I 19–40
- 97–130 Kommissioniersysteme 97–130
- 143–156 Best Practice II 143–156
- 329–362 Shuttle und FTS 329–362
2 Treffer gefunden
- „... (RFID), Wireless Local Area Network (WLAN), Near Field Communication (NFC) oder Bluetooth Low Energy ...” „... Mobilfunktechnologien, wie z. B. Global System for Mobile Communications (GSM) oder Universal Mobile Telecommunications ...” „... übermittelten sensorID über das EPCIS Query Control Interface abgefragt werden. 5. Verarbeitung der ...”
- „... and communication tool to connect and digitize company departments in small and medium-sized ...” „... mm Smif (Standard Mechanical Interface) Pods oder 300mm Foups (Front Opening Unified Pod ...”