工业与AI的挑战

1边缘AI给工业应用带来的变化人工智能(AI)以及作为AI基础过程的机器学习(ML)将冲击影响包括预测性维护、工业通信、机器人技术和电机控制等在内的工业应用。尽管AI技术并不是什么新鲜事物,但数据的爆炸式增长却促使其以惊人的速度前进,例如,在谷歌上数十亿次搜索的支持下,提供了相当大的实时数据集。每年,我们产生的数据量都会翻倍,并且据预测,在未来10年内,将有1500亿个联网传感器(超过地球人口的20倍)。由此产生的数据集可以帮助AI设备学习人类的思维和感知方式。它们加快了学习速度,并允许实现数据分析的自动化。处理的信息越多,机器学习就越准确。

用于智能电池驱动设备的数字控制混合能源存储系统

通常情况下高质量的技术型工具，例如当今已有数百万次应用的电池驱动电动工具，所应用的能源存储设备经常被称为”技术性唯一致命要害”。因此，通常可达到的电池使用寿命远不及此类设备的额定使用年限。通过此次实施的研发项目，合作方茨维考应用技术大学和RUTRONIK证实了现今市场上常见的电池系统可在实践中和超级电容结合使用。

疫情对分销的影响及2021年展望

12020年疫情对分销的影响目前,世界不同地区的新冠疫情状况处于不同的阶段。中国现在处于复苏的阶段,而欧洲地区主要处于封锁状态,北美和南美,我们只能说"差别不大"。实在很难确定实际的情况。从全球范围来看,供应链的中断和订单积压,对于分销业务领域的收益产生了负面的影响。