NI Trend Watch 2018

Der technologische Fortschritt war noch nie so schnell wie heute und angesichts dieses Tempos müssen wir uns die Frage stellen, wohin die Reise geht und vor allem auf welchem Weg. Der NI Trend Watch bietet Einblicke in die wichtigsten Trends und die damit einhergehenden Herausforderungen, denen Ingenieure beim Wettlauf in die Zukunft gegenüberstehen.

WICHTIGE TRENDS 2018

3 wichtige Voraussetzungen für das IIoT

Die zunehmende Vernetzung intelligenter Geräte und „Dinge“ im industriellen Internet der Dinge (IIoT) bietet enormes Potenzial für Leistungssteigerungen und Kostensenkungen. Die Verwaltung dieser verteilten Systeme bringt jedoch Schwierigkeiten mit sich, die häufig übersehen werden. Erfahren Sie, wie Sie Ihre „Dinge“ im IIoT erfolgreich verwalten.

5G macht neue Testverfahren erforderlich

Die Fortschritte in der 5G-Forschung wirken sich nicht nur auf das Systemdesign aus. Auch Mess- und Prüflösungen werden für die Kommerzialisierung von 5G eine zentrale Rolle spielen, allerdings sind hier andere Ansätze als bei bisherigen Mobilfunktechnologien gefragt. Erfahren Sie, wie 5G zur Realität wird.

Ist das Moore'sche Gesetz am Ende?

Die Innovationsgeschwindigkeit bei Halbleitern hat sich in den letzten 50 Jahren erstaunlich nah am Moore'schen Gesetz orientiert. Schon häufiger für tot erklärt, steht der jahrzehntelang gültige Grundsatz nun erneut vor seinem möglichen Ende. Erfahren Sie, was dies für die Zukunft der Halbleiterbranche bedeutet.

Warum Fahrzeugelektrifizierung nicht nur die Autobranche betrifft

Die Elektrifizierung von Fahrzeugen beinhaltet mehr als nur den Wechsel von Verbrennungs- und Hybridmotoren auf reine Elektroantriebe. Nicht nur werden Fahrzeuge zunehmend komplexer, es sind auch neue unterstützende Infrastrukturen erforderlich.

Mit Machine Learning automatisch Einblicke gewinnen

Intelligente Systeme erzeugen und nutzen eine rasant wachsende Datenflut, die zu großen Herausforderungen bei der Verwaltung von Big Analog Data™ führt. Mit Machine Learning lassen sich diese Daten effizient analysieren, sodass Ingenieure sich auf die wirklich wichtigen Aufgaben von heute konzentrieren können.