Scancontrol Laser-Scanner vermessen Profile von Smartphone-Gehäusen präzise und zuverlässig. Das Profil lässt sich einfach über die 3D Profile Unit auswerten und darstellen. (Bild: Micro-Epsilon)
Inline-3D-Messung

Komplette Geometrien mit mehreren Laserscannern erfassen

Komplexe Geometrien mit Laserscannern vermessen zu können, zählte bislang zu einer grossen Herausforderung. Micro-Epsilon hat nun mit der 3D Profile Unit eine Lösung entwickelt, mit der mehrere Scanner in ein gemeinsames Koordinatensystem überführt werden können. So können komplette Aussenkonturen, Hinterschnitte oder Dickenvolumina zuverlässig gemessen und geprüft werden.

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ArgoDrive: ein kompaktes und einfach integrierbares Antriebssystem für unterschiedlichste fahrerlose Transportsysteme.  (Bild: ebm-pabst)
Komfortable Anbindung an die Steuerung

Mit Fahr-Lenk-Systemen wendig und sicher unterwegs

Sicherheit ist bei fahrerlosen Transportfahrzeugen (FTF) oberstes Gebot zum Schutz von Menschen und der Umgebung. Die richtige Antriebslösung trägt einen erheblichen Teil für den gefahrlosen und effizienten Betrieb autonomer Transportfahrzeuge bei. Wenn die Kommunikation läuft und Safety-Anforderungen erfüllt sind, unterstützt es den Fahrzeughersteller beim Erstellen des eigenen Sicherheitskonzepts und vereinfacht die nachgelagerte Freigabe.

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Jede Pipette (SmartNozzle) hat eine eigene ID, über die sie individuell erfasst und ausgewertet wird – ob sie im Einsatz oder wie hier zu sehen, in der Nozzle Cleaning Station ist. (Bild: ASMPT)
Vernetztes Asset- und Maintenance-Management

Intelligente SMT-Fertigung für maximale Effizienz

In der modernen SMT-Fertigung ist maximale Effizienz entscheidend für Wettbewerbs­fähigkeit und Rentabilität. Factory Equipment Center von ASMPT bietet einen einzigartigen Ansatz für das Asset- und Wartungsmanagement in intelligenten Fertigungen, indem es die Verwaltung, Wartung und Reparatur tausender beweglicher Assets wie Bestückköpfe, Feeder und Pipetten automatisiert und optimiert.

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Bildergalerien

Beispiele für Systeme mit KI-basierter Fehlererkennung.  (Bild: ZHAW)
Präzise Fehlererkennung

KI-Trick zur Bereinigung von Maschinendaten

Forscher der ZHAW School of Engineering haben ein innovatives Framework entwickelt, das Anomalien und Defekte in Maschinen effizienter erkennt, selbst wenn Trainings- daten verunreinigt sind. Diese Entwicklung geht auf eine zentrale Herausforderung in der KI-Forschung ein: eine präzise Fehlererkennung, ohne auf fehlerfreie Trainingsdaten zurückgreifen zu können.

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