{"id":97907,"date":"2018-10-25T14:15:55","date_gmt":"2018-10-25T12:15:55","guid":{"rendered":"https:\/\/www.businessfactors.de\/?p=97907"},"modified":"2018-10-25T19:18:00","modified_gmt":"2018-10-25T17:18:00","slug":"big-data-in-der-industrie","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.businessfactors.de\/de\/big-data-in-der-industrie\/","title":{"rendered":"Big Data in der Industrie"},"content":{"rendered":"

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\nf\u00fcr die industrielle Anwendung[\/vc_custom_heading][vc_custom_heading]Vortrag von Daniel L\u00fctticke, Forschungsgruppenleiter Produktionstechnik \/ RWTH Aachen University<\/p>\n

StrategieTage Internet of Things am 22. und am 23. November 2018[\/vc_custom_heading][\/vc_column][\/vc_row][vc_row row_height_percent=“0″ override_padding=“yes“ h_padding=“2″ top_padding=“2″ bottom_padding=“2″ back_color=“color-xsdn“ overlay_alpha=“50″ gutter_size=“3″ column_width_percent=“100″ desktop_visibility=“yes“ medium_visibility=“yes“ shift_y=“0″ z_index=“0″][vc_column column_width_percent=“100″ align_horizontal=“align_center“ overlay_alpha=“50″ gutter_size=“3″ medium_width=“0″ mobile_width=“0″ shift_x=“0″ shift_y=“0″ shift_y_down=“0″ z_index=“0″ width=“1\/1″][vc_custom_heading heading_semantic=“h1″]Machine Learning in der Produktion \u2013 Nutzen und Potentiale f\u00fcr die industrielle Anwendung[\/vc_custom_heading][vc_custom_heading text_size=“h4″]Vortrag von Daniel L\u00fctticke, Forschungsgruppenleiter Produktionstechnik \/ RWTH Aachen University<\/p>\n

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Daniel L\u00fctticke ist seit Oktober 2016 als wissenschaftlicher Mitarbeiter und Doktorand am Cybernetics Lab IMA & IfU an der RWTH Aachen University t\u00e4tig. Nach Abschluss seines Informatikstudiums war Daniel L\u00fctticke zun\u00e4chst f\u00fcnf Jahre im Bereich der Entwicklung von Automatisierungsl\u00f6sungen f\u00fcr Verpackungsmaschinen t\u00e4tig.\u00a0 Er ist Forschungsgruppenleiter der Gruppe Produktionstechnik, deren Schwerpunkt die Erforschung und Implementierung des Einsatzes k\u00fcnstlicher Intelligenz im industriellen Umfeld ist. Herr L\u00fctticke erkl\u00e4rt an einem Praxisbeispiel wie ein erfolgreicher Einsatz von Machine Learning in der Produktion gelingt. Was tr\u00e4gt KI zur Maschinensteuerung bei und welche Rolle spielt Big Data in der Industrie.<\/p>\n

Das Cybernetics Lab IMA & IfU bildet einen interdisziplin\u00e4ren Forschungsverbund der RWTH Aachen University und ist an der Fakult\u00e4t f\u00fcr Maschinenwesen beheimatet. Dabei wird der Lehrstuhl f\u00fcr Informationsmanagement im Maschinenbau (IMA) mit seinem integrierten Ansatz des Informations- und Wissensmanagements um die Verfahren des An-Instituts f\u00fcr Unternehmenskybernetik e.V. (IfU) erg\u00e4nzt. Ziel der beteiligten Institute ist es, inter- und transdisziplin\u00e4re Methoden in Forschung und Lehre zu implementieren, zu professionalisieren und interdisziplin\u00e4re Forschung zu aktuellen wissenschaftlichen Fragestellungen zu betreiben. Die Forschungsschwerpunkte des Informationsmanagements liegen in der Datenanalyse, Mustererkennung und k\u00fcnstlichen Intelligenz im Umfeld von Industrial Big Data, im angewandten maschinellen Lernen sowie im Zusammenspiel komplexer Systeme in der mobilen (Intra-)Logistik.[\/vc_column_text][vc_column_text]Hier geht es zum Programm der StrategieTage Internet of Things<\/a>[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row row_height_percent=“0″ override_padding=“yes“ h_padding=“2″ top_padding=“2″ bottom_padding=“3″ back_color=“color-xsdn“ overlay_alpha=“50″ gutter_size=“3″ column_width_percent=“100″ shift_y=“0″ z_index=“0″][vc_column width=“1\/1″][vc_column_text]Quellen:
\nwww.rwth-aachen.de<\/a>
\nwww.computer-automation.de<\/a>[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row]<\/p>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

IoT und KI werden in die Produktion integriert, um den Zustand von Anlagen und Prozessen zu \u00fcberwachen und die Produktivit\u00e4t zu gew\u00e4hrleisten. Gerade in der Produktion hat der Einsatz der KI-Technologie gro\u00dfe Ver\u00e4nderungen zur Folge. Das Datenaufkommen steigt enorm durch die rasante Verbreitung des Internets der Dinge. Dadurch wird die \u00dcbertragung der Daten in die Cloud zur Analyse mit KI erschwert. Ebenfalls stellt die bilaterale Daten\u00fcbertragung und Verz\u00f6gerungszeit einen zus\u00e4tzlichen Engpass bei der Integration des IoT in die Produktion. Die Hersteller sind in der Lage durch die Produktionsanlagen mit k\u00fcnstlicher Intelligenz den steigenden Arbeitskosten entgegenzuwirken oder die Auswirkungen des Fachkr\u00e4ftemangels abzufedern. 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Gerade in der Produktion hat der Einsatz der KI-Technologie gro\u00dfe Ver\u00e4nderungen zur Folge. Das Datenaufkommen steigt enorm durch die rasante Verbreitung des Internets der Dinge. Dadurch wird die \u00dcbertragung der Daten in die Cloud zur Analyse mit KI erschwert. Ebenfalls stellt die bilaterale Daten\u00fcbertragung und Verz\u00f6gerungszeit einen zus\u00e4tzlichen Engpass bei der Integration des IoT in die Produktion. Die Hersteller sind in der Lage durch die Produktionsanlagen mit k\u00fcnstlicher Intelligenz den steigenden Arbeitskosten entgegenzuwirken oder die Auswirkungen des Fachkr\u00e4ftemangels abzufedern. 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