Weidmüller zdobywa Nagrodę Innowacji Przemysłu 4.0

Volker Bibelhausen (po lewej) i Tobias Gaukstern (po prawej) z wdzięcznością przyjęli wyróżnienie na smart production solutions z rąk redaktora naczelnego Ronalda Heinze (w środku).

Firma elektrotechniczna Weidmüller została wyróżniona Nagrodą Innowacji Przemysłowej 4.0 za swoje narzędzie Automatycznego Uczenia Maszynowego. Członek zarządu technologii Weidmüller, Volker Bibelhausen, oraz Tobias Gaukstern, kierownik jednostki biznesowej Industrial Analytics w Weidmüller, odebrali nagrodę 26 listopada na stoisku firmy z Detmold podczas smart production solutions w Norymberdze. „Cieszymy się, że nasze innowacyjne rozwiązanie programowe przekonało jury i społeczność, i że wygraliśmy tę prestiżową nagrodę z dużą przewagą”, powiedział Bibelhausen. „Dziękuję w tym miejscu całemu zespołowi Analytics, a także wszystkim, którzy oddali głos na nasze oprogramowanie.” Nagroda Innowacji Przemysłowej 4.0 została po raz czwarty przyznana w 2019 roku przez VDE VERLAG GmbH we współpracy z „ZVEI” i „Standardization Council Industrie 4.0”.

Do udziału w konkursie dopuszczone są produkty i innowacje, które wnoszą zyskowny lub wspierający wkład w kontekście Przemysłu 4.0. „Jesteśmy niezwykle dumni, że Weidmüller z narzędziem Automatycznego Uczenia Maszynowego zdobyło Nagrodę Innowacji Przemysłowej 4.0 w 2019 roku”, wyjaśnia Ronald Heinze, redaktor naczelny Open Automation i dyrektor wydawnictwa. „Nasze wydawnictwo życzy Weidmüllerowi dalszych sukcesów z nagrodzonym rozwiązaniem, aby umożliwić jak największej liczbie inżynierów i techników korzystanie z modeli opartych na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym.”

Weidmüller oferuje narzędzie Automatycznego Uczenia Maszynowego, które pozwala ekspertom w dziedzinie domen samodzielnie tworzyć modele ML — bez konieczności posiadania specjalistycznej wiedzy w zakresie uczenia maszynowego (ML). „Naszą wizją jest demokratyzacja zastosowania sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w przemyśle za pomocą narzędzia Automatycznego Uczenia Maszynowego. Głosowanie potwierdza potrzebę łatwych w użyciu rozwiązań ML i daje nam dodatkowy impuls do dalszego rozwoju”, dodaje Gaukstern.