Dissertation Oliver Niggemann

Dabei sind jedoch mehrere Herausforderungen zu bewältigen: Echtzeit-Datenerfassung und Speicherung, Datenanalyse, Mensch-Maschine Schnittstellen, Feedback- und Steuerungsmechanismen.In diesem Kurs werden die Ansätze des maschinellen Lernens und der Künstlichen Intelligenz in CPS anhand von Services, wie Predictive Maintenance, Energieoptimierung, Diagnose und Optimierung, erläutert.

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Im Zuge der Digitalisierung wachsen Fertigungstechnik und IT immer stärker zusammen. Nutzen Sie die entspannte Atmosphäre, um Ihr Netzwerk zu erweitern und mit anderen Teilnehmern und Referenten vertiefende Gespräche zu führen.

Integrierte und separate Messtechnik ermöglicht die Datenerfassung in Echtzeit. Oliver Niggemann, Fraunhofer IOSBINA, Lemgo Tisch 3 Bestehende Anlagen fit machen - Haben wir die richtigen Anlagen, um Daten zu gewinnen? Thema: „Datensemantik als Schlüsseltechnologie“ Moderation: Prof.

Es geht dabei weniger um das tiefe algorithmische Verständnis der Verfahren, als vielmehr um die Probleme und Chancen der eher heterogenen Ansätze für maschinelles Lernen.

Mit diesem Lehrgang können Vorbedingungen für den Einsatz von maschinellen Lernmethoden in der Produktion abgeprüft, Vor- und Nachteile verschiedener Methoden abgewägt und anhand funktionierender Beispiele eigene Projekte umgesetzt werden.

Praktisch getestet werden die so entstehenden standardisierten Schnittstellen und modular verwendbare Analysealgorithmen an den Demonstratoren der Smart Factory OWL, einer Einrichtung des Fraunhofer IOSB-INA und der Hochschule OWL sowie am Big Data Lab der TH Köln.

Langfristig gesehen wird die Implementierung für den industriellen Einsatz anvisiert.Die benötigten Technologien sind anwendungsspezifisch und mit einem hohen Aufwand für die Umsetzung verbunden. Thomas Bartz-Beielstein (TH Köln), Jan Strohschein (TH Köln) und Andreas Fischbach (TH Köln).Forscher am Institut für industrielle Informationstechnik (in IT) der Hochschule OWL möchten Abhilfe schaffen – durch eine Referenzarchitektur soll eine einfache und kostengünstige Umsetzung dieser Technologien ermöglicht werden. „Es gibt bereits viele Beispiele für eine erfolgreiche Integration von künstlicher Intelligenz in Produktionsanlagen, doch der Aufwand für die Integration dieser Technologien ist zu hoch und meist nicht umsetzbar“, schildert KOARCH-Projektleiter Professor Dr. Durch spezielle Lösungen sind die Experten bei diesen Prozessen gefordert – sei es in der Inbetriebnahme, dem Umbau von Maschinen oder der Optimierung dieser.Diese VDI-Konferenz „Daten in der Industrie - Rohstoff mit Risiko? “ beschäftigt sich ausführlich mit folgenden Aspekten rund um die Nutzung industrieller Daten: Begrüßung und Eröffnung Prof. Auch ein Austausch von Algorithmen und Lösungsstrategien soll etabliert werden, sodass ein Netzwerk zusammenarbeitender Produktionsanlagen entsteht.Im ersten Schritt des Projektes wird dazu eine anpassbare Referenzarchitektur entwickelt, die die praktische Vernetzung verschiedener Anlagen und Systeme ermöglicht.Im Projekt KOARCH wird dazu gemeinsam mit Industrieunternehmen und Forschungseinrichtungen an einer neuen Automatisierungstechnik gearbeitet, die mit künstlicher Intelligenz effizienter gestaltet werden soll.Übergeordnetes Ziel der Projektbeteiligten: Unterschiedliche Industrie 4.0-Geräte und -Komponenten sollen herstellerunabhängig zusammenarbeiten, dabei gemeinsam auf Daten und Informationen, wie Anomalien oder Optimierungsziele zugreifen.Die Mehrheit der Projekte zur Überwachung und Diagnose cyber-physischer Systeme (zum Beispiel Produktionsanlagen) beruhen auf von menschlichen Experten erstelltem Wissen.Dieses Wissen ist jedoch nur selten verfügbar, oft unvollständig, schwer zu überprüfen und zu warten.