Großer Modernisierungsdruck erschafft große Entscheidungen. Am meisten bekommen ihn die entscheidenden Personen zu spüren. In der Fertigungsindustrie stehen diese gerade vor der Aufgabe, Unternehmenstransformation herbei- und durchzuführen und damit Agilität und Innovationskraft in der Prozess- und Produktentwicklung sicherzustellen. Die Anforderungen: schnell, günstig, flexibel, effektiv, nachhaltig. Spannungsfelder wie die Energiekrise, der Fachkräftemangel sowie ein politisches Handlungsfeld sollen Teil der Lösung sein, nicht des Problems.

Die Lösung: digitale Technologien, die IT-gestützte Simulationen, Modellierungen und Data Analytics unterstützen. Ein Game Changer kann hier High-Performance-Computing (HPC-Computing) sein. Dabei geht es in erster Linie darum, moderne Technologien als “Enabler” von besseren Anwendungsszenarien zu begreifen und als positive Wirkkraft gegenüber Prozess- und Produktinnovation, Flexibilität und Skalierbarkeit einzusetzen.

Laden Sie jetzt das IDC-Whitepaper herunter. Unser Leitfaden bietet Ihnen neue branchenspezifische Anwendungsszenarien und einen Überblick über die Kernaspekte von High Performance Computing: IT-gestützte Simulationen, Modellierungen und Data Analytics. Als Grundlage diente eine Befragung zum Thema digitale Transformation von Ende 2021 unter 200 IT- und Fachbereichsentscheider*innen aus Unternehmen der diskreten Fertigung und der Prozessindustrie. Dabei konnten Einblicke in Denkmuster, Zukunftsperspektiven und aktuelle Praktiken gewonnen werden.

Gespickt mit Analysen und Handlungsempfehlungen wird Ihnen das Whitepaper auf Dauer von Nutzen sein. Sie werden langfristig dazu befähigt, dem aktuellen Umfeld mit gesteigerter Agilität und Innovationskraft zu begegnen. Gehen Sie die Herausforderungen jetzt proaktiv an, anstatt sich von deren dynamischer Natur regelrecht überrollen zu lassen.

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Der erste Industrieroboter, der in einer Produktionslinie zum Einsatz kam, hörte auf den Namen Unimate: Ab 1961 wurde dieser bei General Motors für das Entnehmen und Vereinzeln von Spritzgussteilen verwendet. Seither sind Roboter aus der Fertigungsindustrie nicht mehr wegzudenken: Sie übernehmen Aufgaben wie Schweißen, Montieren und Lackieren – und werden immer leistungsfähiger und komplexer.

In ihrer ersten Generation waren Roboter noch unflexible Systeme, die nicht auf Fehler reagieren konnten und für ihre spezifischen Aufgaben eine individuelle Programmierung erforderten. Diese Roboter wurden durch Logik gesteuert – eine Reihe von Programmen, die in ihre Betriebssysteme hineincodiert wurden.

Die heutigen Industrieroboter spielen in einer gänzlich anderen Liga: Sie verfügen über zahlreiche Sensoren, werden mithilfe künstlicher Intelligenz gesteuert und agieren anhand von Erfahrungen und nicht aufgrund per Logik programmierter Vorgaben. Sie sind – mit einem Wort – lernfähig. Und damit ergibt sich in der Fertigung ein neues Niveau an Arbeitserleichterung und Effektivität.

Wenn aus Daten Erfahrungen werden

Industrieroboter können eine extrem hohe Präzision und Geschwindigkeit erzielen. Gerade im Hinblick auf die Sicherheit erfordern sie deshalb eine sorgfältige Programmierung. Während es für einen Menschen die natürlichste Sache der Welt ist, einen Gegenstand zu ergreifen und damit zu interagieren, müssen derartig ‚einfache‘ Funktionen einem Roboter erst per Software beigebracht werden. Das Konzept dahinter ist datengetrieben: Wir Menschen können Informationen aus unserer Umgebung visuell verarbeiten und dann physisch reagieren – und die Fertigkeiten dazu hat jeder von uns in seiner Kindheit erlernt. In dieser Hinsicht ist die die Kindheit praktisch nichts anderes als ein intensiver Datenerhebungsprozess. Bei Robotern hingegeben erfordern ähnliche Routineaufgaben Zugriff auf riesige Datenmengen darüber, wie Objekte voneinander unterschieden werden und wie am besten mit ihnen umgegangen werden kann. Diese Daten müssen gesammelt, gespeichert, ausgewertet und verarbeitet werden.

Mit modernen Deep-Learning-Methoden, die durch High Performance Computing (HPC) unterstützt werden, wird es nun möglich, dass Roboter ihre eigenen Erfahrungsdaten generieren und sie bei der Ausführung von Aufgaben berücksichtigen.

Roboter auf die Schulbank

Eine Technik namens Reinforcement Learning ermöglicht es kognitiven Robotern, sich selbst auf neue Aufgaben zu schulen und ihr Verhalten im Laufe der Zeit durch Lernen zu verbessern. Ein Beispiel: Ein Roboter versucht, Objekte zu ergreifen, und nutzt währenddessen Videomaterial und Sensordaten, die seine Fortschritte und Ergebnisse erfassen. Bei jedem Erfolg und bei jedem Misserfolg werden Daten aufgezeichnet, die der Roboter verwendet, um ein Deep-Learning-Modell (oder ein neuronales Netz) weiter zu verfeinern, aus dem sich zukünftige Aktionen speisen. Dieser Deep-Learning-Ansatz ermöglicht es Robotern, Muster zu erkennen und als Reaktion neue Maßnahmen auszuführen.

Das Reinforcement Learning spart somit viel Zeit, da es nicht mehr notwendig ist, jede Aktion von einem menschlichen Experten programmieren zu lassen. Stattdessen können Ingenieure beispielsweise dem Roboter eine Aufgabe zuweisen, wie Teile aus einer Box auszuwählen und nach einem bestimmten System in andere Boxen zu legen. Der Roboter kann diese Aufgabe praktisch über Nacht allein ‚erlernen‘ und ab dem nächsten Tag bereits produktiv eingesetzt werden. In der Vergangenheit musste ein derartiger Prozess durch das Abgleichen von Bilddaten mit vorbereiteten CAD-Daten und die Programmierung von Zielpositionen gesteuert werden. Nun wird die Aufgabe vollständig von den Robotern selbst ausgeführt, die, wenn sie ein Objekt beim ersten Mal nicht erfolgreich ergreifen können, dessen Bild und seine Tiefendaten als Fehler behalten und ihren Algorithmus anhand der erfassten Daten aktualisieren.

Per Deep Learning können Roboter auch reale Bedingungen simulieren, bevor sie im Produktivbetrieb eingesetzt werden. Mithilfe dieser Technologien können Entwickler umfassende Testszenarien einrichten und innerhalb weniger Minuten als Simulation ausführen, bevor sie die Informationen schließlich an reale Roboter übertragen.

Technologie für die Robotik der Zukunft

Reinforcement Learning bietet nicht nur den Vorteil einer erheblich verkürzten Trainingszeit, sondern auch der parallelen Verarbeitung durch mehrere miteinander gekoppelte Roboter. So lernt ein Roboter vom anderen. Fanuc, ein japanisches Robotikunternehmen, das Roboter mithilfe neuronaler Netze trainiert, fokussiert sich auf Teams von Robotern und deren kooperative Zusammenarbeit. Anstatt Daten an einem zentralen Ort zu speichern, nutzen diese Roboter Edge-Computing, um ihre Sensordaten zu verarbeiten, während sie zusammenarbeiten. Das Tempo steigt proportional zur Anzahl der eingebundenen Roboter. Zum Beispiel können acht Roboter innerhalb einer Stunde das lernen, was ein einzelner Roboter sich sonst selbst in acht Stunden aneignen würde. Diese Form des verteilten Lernens, manchmal auch als ‚Cloud Robotics‘ bezeichnet, entwickelt sich sowohl in der Forschung als auch in der Industrie zu einem großen Trend und ist einer der Schlüssel zur Factory of the Future.

Auch traditionellere Robotikmodelle profitieren von den Vorteilen moderner Technologie. Sarcos Robotics, ein führender Anbieter von telegesteuerten Robotern, die für den Einsatz in unvorhersehbaren oder unstrukturierten Umgebungen konzipiert wurden, entwickelt beispielsweise einen mobilen IoT-Roboter für schlecht zugängliche oder gefährliche Settings. Die technologische Cloud-Computing-Plattform dafür wird von Microsoft Azure und Microsoft Azure IoT bereitgestellt, um die sichere Speicherung von Video-, Audio- und Sensordaten aus den Umgebungen zu ermöglichen. Mithilfe der Kombination aus IoT-Sensoren und Microsoft Azure-Diensten können diese Roboter die Performance der verschiedenen Industrieanlagen, in denen sie eingesetzt werden, besser bewerten und zugleich anhand der Clouddaten erforderliche Wartungsaufgaben besser antizipieren.

Jetzt mit Robotern die Fabrik der Zukunft gestalten

Deep Learning und per IoT vernetzte Geräte werden durch die Cloud unterstützt und ebnen so den Weg zu einer neuen Generation der modernen Robotik in der Factory of the Future. Leistungsstarke Microsoft-Technologien bieten Herstellern die Möglichkeit, schon heute sicher und kostengünstig auf derartige zukunftsorientierte Lösungen zu setzen und so ihre Fertigungsprozesse nachhaltig zu optimieren.

• Sie möchten mehr über das Potenzial mit High Performance Computing erfahren? Dann besuchen Sie jetzt unsere Webseite zum Thema!
• Aktuelle Trends und Innovationen rund um die Fabrik der Zukunft waren auch Thema beim jüngsten Microsoft Envision Forum: Manufacturing – Industry Day. Sehen Sie sich hier ausgewählte Vorträge des Events On-Demand an. 
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Demokratisierung durch cloudbasiertes HPC

Der besondere Vorteil: Waren High Performance Computing-Ressourcen bis vor wenigen Jahren nur für Großunternehmen zugänglich, die eine entsprechend große und leistungsfähige IT-Infrastruktur unterhalten konnten, so hat sich dies mit der Cloud grundlegend gewandelt. HPC-Ressourcen lassen sich jetzt praktisch auf Knopfdruck aktivieren und bei Bedarf hoch- und herunterskalieren. Heute können deshalb Unternehmen jeder Größe mit High Performance Computing arbeiten und die Rechenressourcen auf Abruf einsetzen, um ihre Produktentwicklung in Teilen oder als Ganzes mithilfe digitalisierter und virtualisierter Modellierung zu unterstützen.

Kleine Entscheidungshilfe für HPC „on Demand“

Das Angebot von HPC-Technologien wird immer größer, die Entscheidungsfaktoren immer komplexer. Sie möchten für Ihr Unternehmen von flexibel nutzbarem High Performance Computing aus der Cloud profitieren, sind sich aber nicht sicher, wie Sie das für Sie passende Angebot finden? Die folgenden vier Fragen sollen Ihnen dabei helfen, die richtigen Weichen für Ihre HPC-Strategie zu stellen:

1. Ist das HPC-Angebot umfassend – das heißt, deckt es all Ihre Anforderungen ab?
   Entscheiden Sie sich für cloudbasierte HPC-Technologie, die Ihren Entwicklern die richtige Kapazität für all ihre rechenintensiven Workloads liefert – unabhängig vom Simulationstyp oder der Größe des jeweiligen Datasets. Im Produktdesign müssen Sie Ergebnisse live visualisieren können, was zumeist mithilfe von GPU Virtual Machines (VMs) realisiert wird. Und: Passt das Angebot zu Ihrer Netzwerkkonnektivität, um einen hohen Durchsatz und eine niedrige Latenz zu gewährleisten?
2. Ist es skalierbar?
   Skalierbarkeit ist einer der größten Vorteile jeder Cloud-Bereitstellung. Sie brauchen daher ein HPC-Angebot, das sich flexibel an Ihre Geschäftsanforderungen anpassen lässt und auf Abruf die benötigte Leistung bereitstellen kann. Auf diese Weise stellen Sie zugleich sicher, dass Sie nur für das bezahlen, was Sie auch tatsächlich nutzen, und übermäßige Ausgaben für Rechenkapazität vermeiden, die Sie vielleicht gar nicht durchgängig benötigen.

   Extra-Tipp: Unternehmen, die bereits in lokale HPC-Infrastruktur investiert haben, können sich dennoch die Cloud als Ergänzung zunutze machen, um in Spitzenzeiten ihre Rechenkapazität zu erweitern.

3. Ist das Angebot flexibel und vernetzt?
   Moderne Arbeitsstile sind vor allem eines: mobil. Ihre Mitarbeiter müssen praktisch überall und geräteunabhängig arbeiten können. Bei einer Investition in cloudbasierte HPC-Ressourcen sollten Sie also darauf achten, dass die Plattform einen sicheren Zugang für verschiedene Gerätetypen mit verschiedenen Betriebssystemen unterstützt. Können zudem Ihre Bestandssysteme nahtlos angebunden werden? Werden Ihre Design-Engines unterstützt? Sorgen Sie mit der richtigen HPC-Technologie dafür, dass Ihre Mitarbeiter eine durchgängig integrierte und stets verfügbare Arbeitsumgebung mit ihren vertrauten Tools erhalten.
4. Ist es global verfügbar?
   Team- und länderübergreifende Zusammenarbeit wird gerade in Entwicklungs- und Fertigungsprozessen immer wichtiger, und es werden immense Datenvolumina zwischen verschiedenen Standorten ausgetauscht. Halten Sie nach HPC-Angeboten Ausschau, die für all die Länder, in denen Sie tätig sind, unterstützt werden und die auch die entsprechenden Funktionen für landesspezifische Sicherheits- und Compliance-Vorgaben von Haus aus mitbringen.

Empfehlung in eigener Sache: HPC mit Microsoft Azure

Microsoft bietet mit Azure eine leistungsstarke, skalierbare und sichere Cloud-Plattform und ist die richtige Basis für Ihre HPC-Anforderungen. Mit der Möglichkeit, mit jedem Laptop oder Gerät eine Verbindung herzustellen, versetzt Azure Ihre Designer, Entwickler und Ingenieure in die Lage, praktisch überall innovativ zu sein. Mithilfe von Azure Batch können Sie Ihre benötigte Rechenleistung zudem direkt aus Ihren Anwendungen heraus skalieren, um neuen Geschäftsanforderungen und zunehmend rechenintensiven Operationen gerecht zu werden.

Microsoft Azure unterstützt auch die Kombination von Workloads unter Linux und Windows und kann native Linux-Cluster und verschiedene Linux-Distributionen anbieten. Mit Azure stellen Sie einfach Ihr benötigtes Maß an Compute-Ressourcen bereit – dank leistungsstarker Orchestrierungsfunktionen für das Provisioning und Deprovisionierung von VMs zwischen On-Premises- und Cloud-Clustern. Und im Microsoft Azure Security Center lässt sich Sicherheitsstatus Ihrer HPC-Ressourcen auf einen Blick einsehen und bei Bedarf anpassen.

Kurzum: Mit einer skalierbaren und hochsicheren Cloud-Infrastruktur können Sie Ihr Produktdesign in kürzeren Entwicklungszyklen optimieren, die Time-to-Market verkürzen und die Produktqualität nachhaltig verbessern.

On-Demand-Webinar: Produkte für die Zukunft

Was bedeutet es, innovativ zu denken, Innovationen zu fördern und Produkte für eine moderne Welt zu entwickeln? Wie gelangen Sie von einer ersten Idee zur Marktreife – schnell, effektiv und wirtschaftlich? Mit Connected Product Innovation, gestützt durch moderne Technologien, können Sie neue Chancen unmittelbar identifizieren und Entwicklungsinitiativen beschleunigen.

Informieren Sie sich bei unserem On-Demand-Webinar über das Thema „Vernetzte Produktinnovation“! Anhand von praktischen Beispielen erhalten Sie neue Impulse, wie Sie das Potenzial Ihrer Organisation optimal nutzen können, um Ihre Produkte zu transformieren.
Jetzt On-Demand-Webinar abrufen!

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Die Herausforderung

Die Computer Vision Group forscht im Bereich künstlicher Intelligenz, speziell über Human Action Recognition in Videos sowie über Pose Estimation und Semantic Segmentation. Die größte Herausforderung dabei ist der Umgang mit den sich rasant ändernden Anforderungen an Software und Hardware im Bereich Deep Learning, der von den Wissenschaftlern eine flexible Planung verlangt.

Mit der fortschreitenden Entwicklung von so genannten Deep Neural Networks sowie der Verfügbarkeit von immer größeren Datenmengen ist es immer zeit- und kostenintensiver, Experimente auf Basis von Grafikprozessoren (GPUs) durchzuführen, um die Forschung voranzutreiben. Speziell bei anstehenden Deadlines für Veröffentlichungen haben die Forscher in der Regel einen sehr hohen Bedarf an Ressourcen, danach geht dieser oft stark zurück.

Unsere Lösung

Mitunter verlangt die wissenschaftliche Arbeit des Instituts nach uneingeschränkt vorhandenen Rechenressourcen, die mit den immer knappen Forschungsgeldern allein nicht vorgehalten werden können. Daher entschlossen sich die Informatiker, virtuelle Maschinen in Microsoft Azure zu nutzen, um alle Lastspitzen flexibel nach oben und unten abfedern zu können.

„Microsoft Azure bietet uns die Möglichkeit, auch bei großangelegten Forschungsvorhaben mit den großen Forschungsgruppen mitzuhalten. Zum ersten Mal konnten wir auch während einer Deadline für Veröffentlichungen uneingeschränkt forschen, also alle nötigen Experimente auf beliebig vielen GPU-Instanzen durchführen.“ – Dr. Jürgen Gall, Professor am Institut der Uni Bonn

Die Cloud-Lösung von Microsoft bietet Zugriff auf die GPU-Instanzen NC6, NC12 und NC24 der Azure-N-Series-Virtual-Machines, die derzeit schnellsten GPUs in der Public Cloud. Dadurch ist es dem Informatik-Institut der Uni Bonn möglich, während der Bedarfsphasen beliebig viele Ressourcen zu allokieren, ohne in den bedarfsarmen Phasen ungenutzte Hardware bezahlen zu müssen.

Sie wollen mehr zur Erfolgsgeschichte der Universität Bonn lesen? Hier finden Sie die vollständige Fallstudie.

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Die Informationsmengen wachsen, die Systeme werden komplexer und der Schutz von Daten wird immer wichtiger. Das Hochleistungsrechnen oder High-Performance Computing (HPC) ist für Hochschulen mittlerweile unverzichtbar. Immer mehr Forschungsbereiche sind auf enorme Rechenkapazitäten angewiesen, stoßen jedoch mit der lokalen Infrastruktur oft an die Grenzen. Die Veranstaltung „Wissenschaft Spezial – High-Performance Computing: Neue Strategien und Lösungen für visionäre Forschungsprojekte“ widmet sich den aktuellen Fragestellungen und neuen Lösungen für hochverfügbares, leistungsstarkes und sicheres HPC.

HPC – Herausforderung für die Forschung

HPC ermöglicht es, riesige Datenmengen zuverlässig und sicher zu erheben, zu verarbeiten und zu nutzen. Nur so können umfangreiche Simulationen und Experimente zeitgemäß durchgeführt werden. Darüber hinaus gilt es, die Daten für unterschiedliche Beteiligte skalierbar und sicher überall zur Verfügung zu stellen. Diese Anforderungen an moderne Forschungsbereiche stellen wissenschaftliche Einrichtungen vor strukturelle und technische Herausforderungen. Um diese zu meistern, arbeiten Forschung und Wissenschaft an neuen Strategien und Lösungen.

Interdisziplinärer Austausch zu HPC

Wir möchten Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler aus verschiedenen Disziplinen zu unserem Event „Wissenschaft Spezial – High-Performance Computing: Neue Strategien und Lösungen für visionäre Forschungsprojekte“ einladen. Im Rahmen der Veranstaltung wird ein aktiver Austausch unter den Teilnehmenden angestoßen und gemeinsam mit Microsoft-Experten über innovative Lösungen und neue Strategien im Bereich High-Performance Computing diskutiert.

Veranstaltungstermine in Berlin und München

Seien Sie bei einer der beiden HPC-Veranstaltungen in Berlin oder München dabei und erhalten Sie Einblicke in die neuesten Möglichkeiten und Verfahren, die das Hochleistungsrechnen bietet! Hier geht’s zur Anmeldung:

• Berlin, den 29. Mai
• München, den 6. Juni

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