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Heute umfasst der Begriff Sondermaschinen ein weites Feld in der Industrielandschaft. Als Sondermaschinenbau bezeichnet man einen Zweig des Maschinenbaus, der Sondermaschinen herstellt. Der Vorteil für unsere Kunden liegt darin, unser breites Wissen auf dem Gebiet des Sondermaschinenbaus zu nutzen. Dabei reicht unsere Kompetenz von der kompletten Neuentwicklung einer Maschine bis hin zu umfangreichen kundenspezifischen Anpassungen. Die hier konstruierten Maschinen sind größtenteils Einzelanfertigungen und explizit auf unsere Kunden zugeschnitten. UNSERE LEISTUNGEN: • Fertigungstechnik • Spritzgusstechnik • Holzbearbeitungsanlagen • Fördertechnik • Verpackungstechnik • Sonderlösungen • Reinigungstechnik • Förder- und Produktionsanlagen • 3D-Druck-Technik

Regelungstechnik ist eine Technik welche die vorkommenden Regelungsvorgänge behandelt. Ein Regelvorgang ist eine gezielte Beeinflussung von physikalischen, chemischen & in technischen Systemen. Mit Hilfe von physikalischen Modellen entwickeln wir hocheffiziente Regelungsalgorithmen, die Prozessparameter wie Temperatur, Druck, Geschwindigkeit oder Position automatisch steuern. Hierdurch verkürzen sich Produktionszeiten und im Fehlerfall wird die Wahrscheinlichkeit für Ausschusschargen reduziert. Durch die Auswahl geeigneter zusätzlicher Sensorik können wir weitere Effizienzsteigerungen anstoßen, Wartungsintervalle verlängern und die Prozesssicherheit erhöhen. Hierbei kommt uns vor allem unsere Expertise in den Bereichen Reinforcement-Learning und Monte Carlo Simulationen zugute. Keywords: Python, Python Programmierung, Python Entwicklung, C Plus Plus, C Plus Plus Programmierung, C Plus Plus Entwicklung, Cpp Programmierung, Cpp Entwicklung, C++ Entwicklung, C++ Programmierung, KI, AI, künstliche Intelligenz, Data Science, Regelungstechnik, Datenanalyse, Daten, Softwareentwicklung KI, Softwareentwicklung künstliche Intelligenz, KI Beratung,KI Consulting, künstliche Intelligenz, KI Anwendung, Softwareentwicklung Industrie, Softwareentwicklung Automatisierung, Industrie Software, Industriesoftware, Python, Python Programmierung, Python Entwicklung, C Plus Plus, C Plus Plus Programmierung, C Plus Plus Entwicklung, Cpp Programmierung, Cpp Entwicklung, C++ Entwicklung, C++ Programmierung, KI, AI, künstliche Intelligenz, Data Science, Regelungstechnik, Datenanalyse, Daten, Softwareentwicklung KI, Softwareentwicklung künstliche Intelligenz, KI Beratung,KI Consulting, künstliche Intelligenz, KI Anwendung, Softwareentwicklung Industrie, Softwareentwicklung Automatisierung, Industrie Software, Industriesoftware, Python, Python Programmierung, Python Entwicklung, C Plus Plus, C Plus Plus Programmierung, C Plus Plus Entwicklung, Cpp Programmierung, Cpp Entwicklung, C++ Entwicklung, C++ Programmierung, KI, AI, künstliche Intelligenz, Data Science, Regelungstechnik, Datenanalyse, Daten, Softwareentwicklung KI, Softwareentwicklung künstliche Intelligenz, KI Beratung,KI Consulting, künstliche Intelligenz, KI Anwendung, Softwareentwicklung Industrie, Softwareentwicklung Automatisierung, Industrie Software, Industriesoftware

Material: TPE (Thermoplastisches Elastomer) Farbe: schwarz Härtebereich: ca. 65° Shore A Temperaturbeständig: von -40 bis +100 °C Brennklasse: UL94-V-0 Erfüllte Richtlinie: EG 2002/95 (RoHs) und EG 1907/2006 (REACH)

Mit den Testtinten von AFS, welche in Werten von 34 – 56 Dyn/cm erhältlich sind, lassen sich Oberflächenspannungen von Kunststofffilmen einfach und reproduzierbar nach DIN ISO 8296 bestimmen. Messung der Oberflächenspannung Die Haftungsfähigkeit einer Oberfläche ist zumeist direkt abhängig von einer Oberflächenenergie. Ist die Oberflächenenergie einer Oberfläche wesentlich niedriger als die der verwendeten Druckfarbe, so wird die Benetzung gestört, woraus eine schlechte Haftung resultiert. Aus diesem Grund müssen zu bedruckende Kunststoffoberflächen, je nach verwendetem Farbentyp, bestimmte Oberflächenspannungen aufweisen: Lösungsmittelhaltige Farben => 38 bis 42 mN/m (=Dyn/cm) Wasserlösliche Farben => 40 bis 44 mN/m UV – Farben => 44 bis 46 mN/m Mit den Testtinten von AFS, welche in Werten von 34 – 56 Dyn/cm erhältlich sind, lassen sich Oberflächenspannungen von Kunststofffilmen einfach und reproduzierbar nach DIN ISO 8296 bestimmen. Je nachdem, ob die Tinte auf der Oberfläche stehen bleibt oder abperlt, zeigt diese an, ob die Oberflächenspannung über oder unter dem Dyn-Wert der gerade verwendeten Tinte liegt. Wir bieten unsere Testtinten in einem praktischen Koffer mit zwölf Tinten von 34 – 56 Dyn/cm an.

Detailentwicklungen und statische Berechnungen müssen gemeinsam erarbeitet werden. Es darf nicht sein, dass Anschlussdetails und Knotenverbindungen für die Dimension eines Tragwerks maßgebend werden. Mit unserer Erfahrung werden wirtschaftliche und gestalterisch gelungene Tragwerke entwickelt.

Um den Herausforderungen in der Elektromotor-Entwicklung zu begegnen, verfügen berührungslose Drehmomentsensoren über einen wesentlichen Vorteil: Die Drehzahl ist im Vergleich zu Dehnmessstreifen nach oben hin offen. Beim NCTE-Standardsensor für E-Motorprüfstände sind Drehzahlen bis zu 40.000 Umdrehungen pro Minute angegeben. Dies wird erreicht, indem die Elektronik mittig gelagert ist und sich nicht mit dreht. Der Anwender kann die Messeinheit am Prüfstand fixieren und es sind keinerlei Lager im System verbaut. Selbst im höchsten Drehzahlbereich liegt die Genauigkeit bei 0,1% FS. Der Sensor ist für Nenn-Drehmomente +/- 300Nm konzipiert. Die Betriebstemperatur der NCTE-Standardsensoren für E-Motorprüfstände reicht von -20 bis +85°C. Die Bandbreite der Signalübertragung liegt bei 50Hz. Die Technologie braucht keine Schleifringe oder Telemetrie, muss nicht nachjustiert werden und ist standardmäßig staubgeschützt (IP50). Wie alle Sensoren, sind auch die E-Prüfstands-Sensoren der NCTE „Made in Germany“ in Oberhaching bei München gefertigt. Der Lieferumfang umfasst den Sensor mit integrierter Elektronik (Plug & Play) inklusive 5-Meter-Kabel sowie Kalibrierschein, um ihn einfach über die Getriebewelle zu platzieren. Mit Flanschen an den beiden Enden lässt sich die Messtechnik gut in jeden Prüfstand integrieren.

Die Ukulele erfreut sich seit vielen Jahren wieder großer Beliebtheit. Erhältlich in 5 Komplettsätzen in Medium Tension für die Modelle: Sopran hawaiianische Stimmung (230MT) Sopran europäische Stimmung (231MT) Konzert hawaiianische Stimmung (232MT) Tenor hawaiianische Stimmung (234MT) Bariton (233MT) Nylon (Bariton G- und D-Saite versilbert umsponnen)

Entwicklung und Bau von Montageanlagen und Prüfstände

Die Messtechnik befasst sich mit Geräten und Methoden zur Bestimmung physikalischer Größen wie beispielsweise Länge, Masse, Kraft, Druck, elektrische Stromstärke, Temperatur oder Zeit. Die Genauigkeit von Sensorsignalen lässt sich oft zusätzlich steigern, in dem die Rahmenbedingungen Ihres spezifischen Einsatzzwecks miteinbezogen werden. So lassen sich Messtarifakte korrigieren, in dem die Messwerte in Kombination mit weiteren Informationen betrachtet werden, z.B.: Komplementäre Sensordaten Physikalischen Gesetze und Grenzwerte Objekteigenschaften Auch entwickeln wir die notwendigen Algorithmen zur Verwertung der Informationen neu eingebrachter Sensorik. Wenn sie ein neues Messinstrument einsetzen, entwickeln wir Lösungen für z.B. Vorhersagemodelle für weitere Prozessschritte Detektion von Ausreißern und Fehlerfällen Automatische Anpassung von Maschineneinstellungen mathematik Statistik physik numerik stochastik mathematisch technische software auftragsforschung mechatronik kybernetik python c++ cpp mathematika fortran datenbanken aws amazon webservices numpy pandas scipy sklearn scikitlearn bilderkennung computer vision optische inspektion opencv oberflächenmessung qualitätssicherung data science Machine Learning predictive maintanance ki künstliche Intelligenz datenanalyse selbstlernend reinforcement learning bestärkendes lernen clustering data analytics digitaler zwilling prototyp prototyping anlagensteuerung robotik design of experiments systems engineering modellierung optimierung vorhersagemodelle multivariate statistik steuerungssoftware software Algorithmus algorithmen algorithmusentwicklung algorithmenentwicklung algorithmik industrie 4.0 daten it messsoftware messtechnik regelungstechnik vorausentwicklung simulation simulation entwickeln differentialgleichungen linux feature engineering Forschung und Entwicklung Forschungs- und Entwicklungsprojekt F&E maschinelles lernen stochastische Prozesse Fehlerdiagnose Produktion Fehlerdiagnose

Material: TPE (Thermoplastisches Elastomer) Farbe: schwarz Härtebereich: ca. 65° Shore A Temperaturbeständig: von -40 bis +100 °C Brennklasse: UL94-V-0 Erfüllte Richtlinie: EG 2002/95 (RoHs) und EG 1907/2006 (REACH)

Trifft das Plasma auf eine Kunststoffoberfläche, erhöht sich dort die Benetzbarkeit. Metalloberflächen lassen sich damit vorteilhaft reinigen, auch das Verschweißen von Kunststoffbahnen ist möglich. Plasmajet® (eingetragenes AFS Markenzeichen) ist die Bezeichnung für einen Plasma-Erzeuger, der ohne Vakuum arbeitet. Das Plasma, mittels Hochspannung aus einem beliebigen Prozessgas gebildet, wird aus dem Erzeuger herausgeblasen und steht potenzialfrei für Oberflächenmodifikationen zur Verfügung. Trifft das Plasma auf eine Kunststoffoberfläche, erhöht sich dort die Benetzbarkeit. Metalloberflächen lassen sich damit vorteilhaft reinigen, auch das Verschweißen von Kunststoffbahnen ist möglich. Bestandteile des Systems sind der Plasmareaktor mit Düse sowie der Hochspannungsgenerator mit Trafo. Das Einsatzgebiet des PlasmaJet® liegt vor allem dort, wo geometrische, dreidimensionale Körper oder Profile beschichtet, bedruckt, verklebt oder nur gereinigt werden sollen. Typische Anwendungsbeispiele: Behandlung von EPDM-Profilen für die KFZ-Industrie vor der Beflockung Behandlung der Klebernuten vor dem Verkleben der Streuscheibe eines KFZ-Scheinwerfers Behandlung von Rasierapparaten und Handys vor dem Bedrucken mittels Tampondruck Entfetten von Aluminiumprofilen vor dem Verkleben

Reinforcement Learning ist ein Teilgebiet des Machine Learning (maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz / KI / AI) und der Statistik, um eine Abfolge von Entscheidungen zu treffen. Reinforcement Learning optimiert Systemsteuerungen, indem es diese befähigt selbstständig Hypothesen aufzustellen und diese in Eigenregie zu erproben. Diese Machine Learning Technik bringt erstaunliche Ergebnisse wie balancierende Roboter, strategische Entscheidungen in der Spieltheorie, Optimierung von Verhalten in statistischen Systemen, Empfehlungssysteme oder autonome Steuerungsprozesse hervor. Gleichzeitig erfordert das Aufbauen dieser Systeme einige Erfahrung, um einen tatsächlichen Lernerfolg sicherzustellen. Sollten die Erprobungsversuche in kostspieligen Fehlerzuständen enden können, ist der Aufbau von Sicherheitsmechanismen notwendig, wobei unsere Stärken in der physikalischen Modellbildung zum tragen kommen. Keywords: Python, Python Programmierung, Python Entwicklung, C Plus Plus, C Plus Plus Programmierung, C Plus Plus Entwicklung, Cpp Programmierung, Cpp Entwicklung, C++ Entwicklung, C++ Programmierung, KI, AI, künstliche Intelligenz, Data Science, Regelungstechnik, Datenanalyse, Daten, Softwareentwicklung KI, Softwareentwicklung künstliche Intelligenz, KI Beratung,KI Consulting, künstliche Intelligenz, KI Anwendung, Softwareentwicklung Industrie, Softwareentwicklung Automatisierung, Industrie Software, Industriesoftware, Python, Python Programmierung, Python Entwicklung, C Plus Plus, C Plus Plus Programmierung, C Plus Plus Entwicklung, Cpp Programmierung, Cpp Entwicklung, C++ Entwicklung, C++ Programmierung, KI, AI, künstliche Intelligenz, Data Science, Regelungstechnik, Datenanalyse, Daten, Softwareentwicklung KI, Softwareentwicklung künstliche Intelligenz, KI Beratung,KI Consulting, künstliche Intelligenz, KI Anwendung, Softwareentwicklung Industrie, Softwareentwicklung Automatisierung, Industrie Software, Industriesoftware, Python, Python Programmierung, Python Entwicklung, C Plus Plus, C Plus Plus Programmierung, C Plus Plus Entwicklung, Cpp Programmierung, Cpp Entwicklung, C++ Entwicklung, C++ Programmierung, KI, AI, künstliche Intelligenz, Data Science, Regelungstechnik, Datenanalyse, Daten, Softwareentwicklung KI, Softwareentwicklung künstliche Intelligenz, KI Beratung,KI Consulting, künstliche Intelligenz, KI Anwendung, Softwareentwicklung Industrie, Softwareentwicklung Automatisierung, Industrie Software, Industriesoftware, Machine Learning, ML, Maschinelles Lernen

Filterklasse: G2 DIN EN 779 Material: Grobstaubfilter Filterklasse: G2 DIN EN 779 Materialstärke: ca. 5,0 mm Erfüllte Richtlinie: EG 2002/95 (RoHs) und EG 1907/2006 (REACH)

Die Schutzgitter werden einfach in die Bohrungen der Steckfüße der Lüftermanschette gesteckt. Material: Kunststoff (PA6 / PA66) Farbe: schwarz (bei Bedarf auch in anderen Farben lieferbar) Brennklasse: UL94-V-0 Erfüllte Richtlinie: EG 2002/95 (RoHs) und EG 1907/2006 (REACH)