fischertechnik txt controller

- TXT 4.0 Controller für fischertechnik Robotics - Speicher: 512 MB RAM, 4 GB eMMC, erweiterbar mit Micro-SD-Karten - Anschlüsse: 3 Servo-Ausgänge, USB-A, WLAN und Bluetooth 5.0 - Programmierung: grafisch mit ROBO-Pro-Coding-App oder Python - Display: 2,4“-LCD-/TFT-Touch-Farb-Display mit Wischgesten-Unterstützung

TXT-Controller - Prozessor: ARM Cortex A8 (32bit/600MHz) + Cortex M3 - Speicherkapazität: 128 MB DDR3 RAM, 64 MB Flash - Speichererweiterung: Micro SD-Karten-Slot - Display: farbiges 2,4“ Touch-Display (320 x 240 Pixel) - Kombiniertes Bluetooth/WiFi-Funkmodul: BT 2.1 EDR+ 4.0, WLAN 802.11 b/g/n - USB-Schnittstelle - Kamera-Schnittstelle - Integrierter Lautsprecher - 9 V Nennspannung

Die Einzelteile von fischertechnik eignen sich hervorragend zum kreativen Bauen. Dabei spielt es keine Rolle ob die Modelle eigenständig entwickelt oder mit eigenen Ideen erweitert werden. Alle Bausteine und Einzelteile vom cleveren Grundbaustein bis hin zu raffinierten technischen Details sind miteinander kombinierbar. Das sorgt für mehr Kreativität und Bauspaß!

Digitalisiertes Trainings- und Simulationsmodell für Industrie 4.0 Anwendungen Vorteile: Training und Simulation an einem realistischen Produktionsabbild, vertiefendes Lernen durch haptisches Begreifen Optische und sensorische Anwendungen, digitale Nachverfolgbarkeit mit NFC/RFID Integrierte Cloud-Anbindung, Steuerung über smarte Geräte, sowie Nutzung und Bedienung von Dashboards Fernüberwachung über Kamera möglich sowie Verknüpfung von Produktions- und Dispositionsdaten Anbindung von vor-/nachgelagerten Logistikprozessen Der digital getriebene Wandel in der industriellen Produktion verlangt auf allen Produktionsebenen nach stärkerer Vernetzung und intelligenteren Informationen. Mit der fischertechnik Lernfabrik 4.0 können diese Digitalisierungsaktivitäten im Kleinen simuliert, gelernt und angewendet werden, bevor sie im Großen zur Umsetzung kommen. Ein hochflexibles, modulares sowie kostengünstig und robustes Trainings- und Simulationsmodell, das sich überaus sinnvoll einsetzen lässt. Die fischertechnik Lernumgebung dient zum Lernen und Begreifen von Industrie-4.0-Anwendungen in der Berufsschule und Ausbildung sowie zum Einsatz für Forschung, Lehre und Entwicklung an Universitäten, in Betrieben und IT-Abteilungen. Die Simulation bildet den Bestellprozess, den Produktionsprozess und den Lieferprozess in digitalisierten und vernetzten Prozessschritten ab. Fabrikumgebung Diese besteht aus den Fabrikmodulen Ein- und Auslagerungsstation, Vakuum-Sauggreifer, Hochregallager, Multi-Bearbeitungsstation mit Brennofen, einer Sortierstrecke mit Farberkennung, einem Umweltsensor sowie einer schwenkbaren Kamera. Nach erfolgter Bestellung im Dashboard durchlaufen die Werkstücke die jeweiligen Fabrikmodule und der aktuelle Status ist sofort im Dashboard sichtbar. Der integrierte Umweltsensor meldet Werte zu Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Luftdruck und Luftqualität. Die Kamera sieht durch den vertikalen wie horizontalen Schwenkbereich die gesamte Anlage ein und ist so für eine webbasierte Fernüberwachung nutzbar. Die einzelnen Werkstücke werden durch NFC (Near Field Communication) getrackt: Jedes Werkstück erhält eine eindeutige Identifikationsnummer (ID). Das ermöglicht die Rückverfolgung und Sichtbarkeit des aktuellen Status der Werkstücke im Bearbeitungsprozess. Steuerung Die Lernfabrik 4.0 wird durch die fischertechnik TXT Controller auf 9V-Basis gesteuert, hiervon sind sechs Stück eingebaut. Diese sind innerhalb der Fabrik untereinander vernetzt und kommunizieren mittels MQTT. MQTT (Message Queuing Telemetry Transport) ist ein offenes Nachrichtenprotokoll, das die Übertragung von Daten in Form von Nachrichten zwischen Geräten ermöglicht. Die vollständigen Leistungsdaten des TXT Controllers sind beim TXT Controller einsehbar. Software: C/C++ API Programmierschnittstelle Die Software-Applikation ist in C/C++ geschrieben und wird startbereit auf den Controller geladen. Die entsprechende C/C++ Bibliothek und API werden zum Auslieferungszeitpunkt der Lernfabrik auf Github veröffentlicht: https://github.com/fischertechnik. Mit der Bibliothek lassen sich auch eigene C/C++ Programme für die Lernfabrik schreiben. Im Trainingsmodell inklusive: Kalibriereinheit NFC/RFID Modul und NFC-Tag Umweltsensor USB-Kamera WLAN-Router Ein-und-Auslagerungsstation Achtung: Für den Betrieb sind 3 Stück 9 V Netzteile erforderlich (erhältlich im Zubehör)

Mit dem Set bauen und programmieren Schülerinnen und Schüler ab 10 Jahren ein autonom fahrendes Roboterauto. Ausgestattet mit TXT 4.0 Controller, Kamera, Sensoren und Lenkung meistert es Parcours und ist bereit für Wettbewerbe wie die World Robot Olympiad. Alles passt in die stabile Transportbox. Inhalt: Details online

Künstliche Intelligenz in Forschung, Bildung und Industrie Der Einsatz von künstlicher Intelligenz in Industrie, Bildung und Forschung wird immer wichtiger. Um dieses komplexe Thema hands-on zu visualisieren, eignet sich das Modell Qualitätssicherung mit KI-System von fischertechnik hervorragend. Es wird dank Verknüpfung von Theorie und Praxis ein nachhaltiges Lernerlebnis geschaffen. Visualisierung von Qualitätssicherung durch KI mit fischertechnik Der Einsatz von künstlicher Intelligenz bei der Qualitätskontrolle bringt viele Vorteile mit sich, welche beispielsweise in der Automobilindustrie bereits genutzt werden. Es können Prozesse verkürzt, Fehlerquoten und Kosten minimiert sowie die Fehlerbewertung standardisiert werden. Die fischertechnik Sortieranlage wird mit Werkstücken in drei verschiedenen Farben geliefert. Diese Werkstücke sind mit drei Bearbeitungsmerkmalen sowie verschiedenen Fehlerbildern versehen. Die Werkstücke werden von der Kamera gescannt und mit Hilfe der eintrainierten KI klassifiziert. Je nach Farbe, Merkmal und Fehlerbild werden die Werkstücke anschließend anhand ihrer Qualitätsmerkmale von der künstlichen Intelligenz sortiert. Die verwendete KI ist mit maschinellem Lernen in Tensorflow realisiert, bei dem ein künstliches neuronales Netz mit Bilddaten eintrainiert wurde. Die eingelernte KI wird auf dem fischertechnik TXT 4.0 Controller ausgeführt. Die Ablaufsteuerung des Modells ist in der Programmierumgebung ROBO Pro Coding und in Python implementiert. Eigene KI-Anwendungen generieren Wer einen Schritt weiter gehen möchte, dem steht die Möglichkeit zur Generierung eigener KI-Anwendungen zur Verfügung. Das Eintrainieren erfolgt hierbei in Python, wofür zur Erklärung ein entsprechendes Beispielprojekt bereitgestellt wird. Modellaufbau der Sortierstrecke mit KI Sortieranlage für Werkstücke in 3 verschiedenen Farben (weiß, rot, blau), mit 3 verschiedenen Bearbeitungsmerkmalen (Bohrung, Ausfräsungen, Bohrung+Ausfräsungen) sowie verschiedenen Fehlerbildern (Bohrung unrund, Bohrung fehlt, Ausfräsungen fehlen ganz oder teilweise, Risse im Werkstück. Diese Bearbeitungs- und Fehlermerkmale werden mit entsprechenden Klebeetiketten auf den Werkstücken simuliert. Die Werkstücke werden von der Kamera gescannt und mit Hilfe der eintrainierten KI klassifiziert. Je nach Farbe, Merkmal und Fehlerbild werden die Werkstücke anschließend in 4 verschiedene Schächte sortiert. Die KI ist mit Tensorflow realisiert und wird auf dem TXT 4.0 Controller ausgeführt. Es können auch eigene KI-Modelle generiert werden. Das Eintrainieren erfolgt auf einem Rechner in Python. Ein entsprechendes Beispielprojekt wird zur Verfügung gestellt. Die Ablaufsteuerung für die Sortieranlage ist in der Programmierumgebung ROBO Pro Coding und in Python implementiert. Bestandteile . TXT 4.0 Controller . USB-Kamera . Encodermotor . Kompressor . 4x 3/2-Wege-Magnetventile . 4x Pneumatikzylinder . 5x Lichtschranken (5x Fototransistor + 5x Lichtschranken-LED) . 4x LED für Beleuchtung des Kamerafeldes . 24x Werkstücke Lieferumfang . Qualitätssicherung mit KI 9V . Fertig aufgebautes Modell . Robuste Verpackung . Dokumentation . Beispielprogramme. Hinweis . zum Betrieb zwingend erforderlich ist ein Netzgerät 9V/2,5A, siehe Zubehör . für Windows 10, MAC OS, Linux, Android, iOS

Lernende erforschen künstliche Intelligenz und Informationstechnik und lösen eigenständig komplexe Aufgaben. Themen wie Objekterkennung, maschinelles Lernen und Entscheidungsprozesse werden mit TXT 4.0 Controller, Sensoren und Aktoren, fischertechnik-Bausteinen und App praxisnah vermittelt.

Künstliche Intelligenz in Forschung, Bildung und Industrie Der Einsatz von künstlicher Intelligenz in Industrie, Bildung und Forschung wird immer wichtiger. Um dieses komplexe Thema hands-on zu visualisieren, eignet sich das Modell Qualitätssicherung mit KI-System von fischertechnik hervorragend. Es wird dank Verknüpfung von Theorie und Praxis ein nachhaltiges Lernerlebnis geschaffen. Visualisierung von Qualitätssicherung durch KI mit fischertechnik Der Einsatz von künstlicher Intelligenz bei der Qualitätskontrolle bringt viele Vorteile mit sich, die beispielsweise in der Automobilindustrie bereits genutzt werden. Es können Prozesse verkürzt, Fehlerquoten und Kosten minimiert sowie die Fehlerbewertung standardisiert werden. Die fischertechnik Sortieranlage wird mit Werkstücken in drei verschiedenen Farben geliefert. Diese Werkstücke sind mit drei Bearbeitungsmerkmalen sowie verschiedenen Fehlerbildern versehen. Die Werkstücke werden von der Kamera gescannt und mit Hilfe der eintrainierten KI klassifiziert. Je nach Farbe, Merkmal und Fehlerbild werden die Werkstücke anschliessend anhand ihrer Qualitätsmerkmale von der künstlichen Intelligenz sortiert. Die verwendete KI ist mit maschinellem Lernen in Tensorflow realisiert, bei dem ein künstliches neuronales Netz mit Bilddaten eintrainiert wurde. Die eingelernte KI wird auf dem fischertechnik TXT 4.0 Controller ausgeführt. Die Ablaufsteuerung des Modells ist in der Programmierumgebung ROBO Pro Coding und in Python implementiert. Eigene KI-Anwendungen generieren Wer einen Schritt weiter gehen möchte, dem steht die Möglichkeit zur Generierung eigener KI-Anwendungen zur Verfügung. Das Eintrainieren erfolgt hierbei in Python, wofür zur Erklärung ein entsprechendes Beispielprojekt bereitgestellt wird.

Lernfabrik 4.0 24V inkl. S7-1500 Vorteile: Inklusive SPS Siemens S7-1500, Basisprogramm und fertiger Verkabelung Ermöglicht vertiefendes Lernen durch haptisches Begreifen an einem realistischen Produktionsabbild Digitale Nachverfolgbarkeit durch NFC/RFID, Fernüberwachung über Kamera, sensorische Anwendungen Integrierte Cloud-Anbindung mit Dashboard, Steuerung über smarte Geräte, eigene Cloud und Dashboard integrierbar, Raspberry Pi 4 mit Node-RED Schnittstelle; Kommunikation via OPC/UA und MQTT Maße des Modells inkl. Basisplatte: 114 x 74 x 34 cm Die fischertechnik Lernumgebung dient zum Lernen und Begreifen von Industrie-4.0-Anwendungen in der Berufsschule und Ausbildung sowie zum Einsatz für Forschung, Lehre und Entwicklung an Universitäten, in Betrieben und IT-Abteilungen. Die Simulation bildet den Bestellprozess, den Produktionsprozess und den Lieferprozess in digitalisierten und vernetzten Prozessschritten ab. Fabrikabbild Die Lernfabrik besteht aus den Fabrikmodulen Ein- und Auslagerungsstation, Vakuum-Sauggreifer, Hochregallager, Multi-Bearbeitungsstation mit Brennofen, einer Sortierstrecke mit Farberkennung, einem Umweltsensor sowie einer schwenkbaren Kamera. Nach Anlieferung von Rohware erfolgt die Einlagerung im Hochregallager und nach Bestellung im Dashboard, durchlaufen die Werkstücke die jeweiligen Fabrikmodule und der aktuelle Status ist sofort im Dashboard sichtbar. Der integrierte Umweltsensor meldet Werte zu Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Luftdruck und Luftqualität. Die Kamera sieht durch den vertikalen wie horizontalen Schwenkbereich die gesamte Anlage ein und ist so für eine webbasierte Fernüberwachung nutzbar. Die einzelnen Werkstücke werden durch NFC (Near Field Communication) getrackt: Jedes Werkstück erhält eine eindeutige Identifikationsnummer (ID). Das ermöglicht die Rückverfolgung und Sichtbarkeit des aktuellen Status der Werkstücke im Bearbeitungsprozess. Steuerung Von der fischertechnik Lernfabrik 4.0 24V gibt es drei verschiedene Varianten, welche sich im Lieferumfang der Steuerung unterscheiden. Diese Variante ist die "Plug and Play"-Lösung. Hier ist die Steuerung enthalten und bereits alles fertig verkabelt. Die Lernfabrik 4.0 24V Komplettset mit SPS S7-1500 wird durch eine Siemens S7-1500 gesteuert. Diese ist im Lieferumfang enthalten. Sowohl das Modell als auch die SPS sind fertig verkabelt, sodass die SPS komfortabel über zwei Verbindungskabel mit dem Modell verbunden werden kann. Ein fertig geschriebenes Beispielprogramm (als Strukturierter Text, ST) ist im Lieferumfang enthalten. Das Programm wurde auf Basis einer Siemens S7-1500 erstellt und wurde im Siemens TIA Portal V.16 geschrieben. Zusätzlich ist ein fischertechnik TXT 4.0 Controller installiert. Dieser wird über die Adapterplatine mit Strom versorgt und sorgt für die Verbindung zur fischertechnik Cloud. Zudem kommuniziert der TXT 4.0 Controller in MQTT an das IOT-Gateway (Raspberry Pi), welches wiederum in OPC-UA an die SPS Steuerung übersetzt. So lassen sich einerseits die 9V-basierten Komponenten wie der Umweltsensor, die USB-Kamera, der Helligkeitssensor und der NFC-Reader über die MQTT Schnittstelle ansprechen und von der SPS auslesen. Noch interessanter dürfte jedoch eine weitere Funktion des IOT Gateways sein, nämlich die Möglichkeit einer optionalen Anbindung an eine eigene Cloud. So bietet die Lernfabrik 4.0 maximale Flexibilität für den jeweiligen Anwender. fischertechnik Cloud Über den mitgelieferten und in die Lernfabrik integrierten WLAN-Router wird die Verbindung zur fischertechnik Cloud aufgebaut. Empfehlenswert ist dabei die Verwendung der Webbrowser Chrome oder Firefox. www.fischertechnik-cloud.com. Die Server der Cloud befinden sich in Deutschland und gewährleisten, dass für die Speicherung der Daten die strengen europäischen Anforderungen gelten. Persönliche Daten werden in einem Account mit Passwortzugang geschützt, der den sehr sicheren "OAuth2" Industrie-Standard verwendet. Alle gesendeten Daten zur Cloud werden mi

Agile Production Simulation 24V Vorteile: inklusive Digital Learning Platform und Digital Twin Modulare Produktion Digitalität im Produktionsumfeld Qualitätssicherung mit Künstlicher Intelligenz Warenein- und Ausgang, Hochregallager, Frässtation, Bohrstation, Qualitätssicherung, Fahrerlose Transportsysteme Automatisierung und SPS-Programmierung Maße der aufgebauten APS: 129 x 184 cm Effizienz, Agilität und Flexibilität sind beim Aufbau aktueller und zukünftiger Fabriken unverzichtbar. fischertechnik stellt nun ein Trainingsmodell solch einer flexiblen und modularen Fabrik vor - die Agile Production Simulation. Die Fabrik besteht aus einzelnen Modulen wie Warenein- und Ausgang, Hochregallager, Frässtation, Bohrstation, Qualitätssicherung mit KI. Ein fahrerloses Transportsystem transportiert Werkstücke flexibel zwischen den einzelnen Stationen und gewährleistet einen flexiblen Produktionsprozess, der an die Kundenwünsche angepasst werden kann. Die Fabrik kann um einen Brennofen, weitere Bohr- oder Frässtationen und auch um zusätzliche fahrerlose Transportsysteme erweitert werden. Jedes Werkstück enthält einen NFC-Tag, auf den Produktionsdaten geschrieben werden (Farbe des Werkstücks, Zeitpunkt Anlieferung, Zeitpunkt Ein- und Auslagerung, durchgeführte Produktionsschritte, Durchführung Qualitätsprüfung). Die verschieden farbigen Werkstücke (weiß, rot, blau) durchlaufen verschiedene Produktionsprozesse und durchlaufen somit unterschiedliche Stationen in der Fabrik und haben unterschiedliche Durchlaufzeiten. Gesteuert wird die Fabrik von einer zentralen Steuerung (Raspberry Pi 4 Model B), die mit den Steuerungen der einzelnen Fabrikmodule, SPS Siemens S7 1200 in der 24V Version, vernetzt ist. Die zentrale Steuerung kommuniziert über die standardisierte FTS-Schnittstelle VDA 5050 und steuert die Transportaufträge für das FTS. Für die Kommunikation wird das MQTT-Protokoll (Message Queuing Telemetry Transport) verwendet. Die Fabrik ist außerdem über einen WLAN-Router mit der fischertechnik Cloud verbunden, in der sich ein Online-Shop für die Bestellung von Werkstücken durch den Kunden befindet. Darüber hinaus sind Dashboards verfügbar für die Auftragssteuerung, die Visualisierung des Fabrikzustands sowie die Ermittlung von Kennzahlen. Zur Simulation von Fernwartung werden die Bilder, die die bewegliche Kamera in der Fabrik aufnimmt, im Dashboard angezeigt, so dass der Zustand der Fabrik remote eingesehen werden kann. Physisch werden die Grundplatten einzelnen Module der Fabrik über ein Nut- und Federprinzip miteinander zu einer zusammenhängenden Grundplatte verbunden. An den offenen Enden können weitere Module hinzugefügt und im Dashboard konfiguriert werden. Das didaktische Begleitmaterial bietet neben einer detaillierten Einführung in die Handhabung der Fabrik umfangreiches Lehrmaterial. Inhalte sind bspw. die Grundlagen von Industrie 4.0, modulare Produktion, intelligente Vernetzung, Mensch-Technik-Organisation, Digital Twin, Sensordatenauswertung in Echtzeit und vieles mehr. Lieferumfang Spannungsversorgung 24V Netzgerät 11A 1x Zentralsteuerung Raspberry Pi 4B 5x SPS Siemens S7-1200 3x TXT 4.0 Controller (1x für Sensorik und Kamera sowie Cloudzugang im WE-/WA-Modul, 1x für Qualitätssi-cherung mit KI, 1x für FTS) 1x WLAN-Router für WLAN-Netzwerk; Software: SPS-Programme (strukturierter Text) JavaScript für zentrale Steuerung auf dem Raspberry Pi No-de-RED für Kommunikation zwischen SPS und TXT 4.0 Controller Python für Programme auf TXT 4.0 Controller Tensorflow für Überwachtes Lernen (engl. Supervised Learning) in Qualitätssicherung mit KI

Lernfabrik 4.0 24V mit SPS-Anschlussboard Vorteile: Inklusive SPS-Anschlussboard und fertiger Verkabelung auf Modell- und SPS-Seite Ermöglicht vertiefendes Lernen durch haptisches Begreifen an einem realistischen Produktionsabbild Digitale Nachverfolgbarkeit durch NFC/RFID, Fernüberwachung über Kamera, sensorische Anwendungen Integrierte Cloud-Anbindung mit Dashboard, Steuerung über smarte Geräte, eigene Cloud und Dashboard integrierbar, Raspberry Pi 4 mit Node-RED Schnittstelle; Kommunikation via OPC/UA und MQTT Maße des Modells inkl. Basisplatte: 114 x 74 x 34 cm Die fischertechnik Lernumgebung dient zum Lernen und Begreifen von Industrie-4.0-Anwendungen in der Berufsschule und Ausbildung sowie zum Einsatz für Forschung, Lehre und Entwicklung an Universitäten, in Betrieben und IT-Abteilungen. Die Simulation bildet den Bestellprozess, den Produktionsprozess und den Lieferprozess in digitalisierten und vernetzten Prozessschritten ab. Fabrikabbild Die Lernfabrik besteht aus den Fabrikmodulen Ein- und Auslagerungsstation, Vakuum-Sauggreifer, Hochregallager, Multi-Bearbeitungsstation mit Brennofen, einer Sortierstrecke mit Farberkennung, einem Umweltsensor sowie einer schwenkbaren Kamera. Nach Anlieferung von Rohware erfolgt die Einlagerung im Hochregallager und nach Bestellung im Dashboard, durchlaufen die Werkstücke die jeweiligen Fabrikmodule und der aktuelle Status ist sofort im Dashboard sichtbar. Der integrierte Umweltsensor meldet Werte zu Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Luftdruck und Luftqualität. Die Kamera sieht durch den vertikalen wie horizontalen Schwenkbereich die gesamte Anlage ein und ist so für eine webbasierte Fernüberwachung nutzbar. Die einzelnen Werkstücke werden durch NFC (Near Field Communication) getrackt: Jedes Werkstück erhält eine eindeutige Identifikationsnummer (ID). Das ermöglicht die Rückverfolgung und Sichtbarkeit des aktuellen Status der Werkstücke im Bearbeitungsprozess. Steuerung Von der fischertechnik Lernfabrik 4.0 24V gibt es drei verschiedene Varianten, welche sich im Lieferumfang der Steuerung unterscheiden. Diese Variante ist bereits fertig verkabelt und für die Anbindung an die SPS vorbereitet. Die Lernfabrik 4.0 24V mit SPS-Anschlussboard wird durch eine SPS gesteuert, markenunabhängig. Die SPS ist nicht im Lieferumfang enthalten. Die Lernfabrik 4.0 24V mit SPS-Anschlussboard ist fertig verkabelt und vorbereitet für den Anschluss einer SPS. Auf einer zentralen Sammelplatine werden alle Ein- und Ausgänge der einzelnen Adapterplatinen zusammengeführt. Über zwei Verbindungskabel kann die Lernfabrik 4.0 komfortabel mit der SPS verbunden werden. Ein fertig geschriebenes Beispielprogramm (als Strukturierter Text, ST) ist im Lieferumfang enthalten. Das Programm wurde auf Basis einer Siemens S7-1500 erstellt (Details dazu siehe auf dieser Seite unter "Downloads") und wurde im Siemens TIA Portal V.16 geschrieben. Zusätzlich ist ein fischertechnik TXT 4.0 Controller installiert. Dieser wird über die Adapterplatine mit Strom versorgt und sorgt für die Verbindung zur fischertechnik Cloud. Zudem kommuniziert der TXT 4.0 Controller in MQTT an das IOT-Gateway (Raspberry Pi), welches wiederum in OPC-UA an die SPS Steuerung übersetzt. So lassen sich einerseits die 9V-basierten Komponenten wie der Umweltsensor, die USB-Kamera, der Helligkeitssensor und der NFC-Reader über die MQTT Schnittstelle ansprechen und von der SPS auslesen. Noch interessanter dürfte jedoch eine weitere Funktion des IOT Gateways sein, nämlich die Möglichkeit einer optionalen Anbindung an eine eigene Cloud. So bietet die Lernfabrik 4.0 maximale Flexibilität für den jeweiligen Anwender. fischertechnik Cloud Über den mitgelieferten und in die Lernfabrik integrierten WLAN-Router wird die Verbindung zur fischertechnik Cloud aufgebaut. Empfehlenswert ist dabei die Verwendung der Webbrowser Chrome oder Firefox. www.fischertechnik-cloud.com. Die Server der Cloud befinden sich in Deutschland und gewährleisten, dass für die Speicherung der Date

Dieses Buch eröffnet Jugendlichen und Erwachsenen die faszinierende Welt der Ingenieurskünste: Auf Basis des fischertechnik-Baukastensystems bauen Sie Modelle aus Bereichen wie der Elektromechanik, Sensorik oder Hydraulik nach. - Konstruieren Sie einen Lautsprecher, einen R2D2-Klon oder einen Magnetrührer für das Chemielabor. - Nutzen Sie Visual Basic als alternative Steuerungssoftware für Automatisierungsprojekte. Nachvollziehbar schildert der Autor den Aufbau von Modellen und zeigt technische Details. Alle Bauvorschläge sind Inspiration für eigene Projekte und weiterführende Experimente. An vielen Stellen gehen die Anleitungen über die Grenzen des vorgefertigten fischertechnik-Systems hinaus und binden Teile ein, die Sie sich in Baumärkten oder im Technikhandel beschaffen können. Viele der Modelle sind eine für dieses Buch überarbeitete Auswahl von bewährten Projekten aus der ft:pedia, dem Kompendium der fischertechnik-Community. Hinzu kommen exklusiv in diesem Buch neun weitere Konstruktionsprojekte, beispielsweise: - Encoder - Drehstromwandler - Zeiger-Instrument - Druckregler - Anleitung zur Fernsteuerung von Robotics TXT Controllern Youtube-Videos des Autors zeigen zahlreiche Modelle des Buchs in Aktion.