Machine Learning: Global Player treffen sich in Lemgo
Künstliche Intelligenz (KI) in der Produktion – Experten sehen dieses Thema mittlerweile als entscheidend an, um die internationale Wettbewerbsfähigkeit der produzierenden Unternehmen in Deutschland zu sichern. Und was ist der Unterschied zwischen maschi-nellem in der Produktionspraxis und dem Stand der Technik in der Wissenschaft?
Am Fraunhofer IOSB-INA in Lemgo ist mit der diesjährigen ML4CPS deutlich geworden, dass dieses Thema auf große Resonanz in der Industrie und Forschung stößt und dass dabei wertvolle Impulse aus Ostwestfalen-Lippe kommen. Die Fachkonferenz mit internationa-len Gästen aus Wissenschaft und Wirtschaft setzte sich mit aktuellen Forschungs- und Praxisthemen zum maschinellen Lernen auseinander:
Zum Beispiel, wie heute und in Zukunft Industrieanlagen anhand von Datenmodellen und Analyseverfahren effizienter betrieben und gewartet, wie Fehler frühzeitig erkannt und wie Ausfälle vermieden kön-nen. Die Anwendung maschineller Lernverfahren zur Beherrschung großer Datenmen-gen aus der Produktion, die Abbildung von Prozessen in mathematischen Modellen oder auch Bilderkennung und Lernverhalten von Industrierobotern wurden in 20 Sessions erörtert.
Besonders am Veranstaltungsort der Konferenz war die teilweise Anbindung der Inhalte an die Demonstratoren in der SmartFactoryOWL, einer Kooperation des Fraun-hofer IOSB-INA und der Hochschule OWL.
Ein Konsens der Teilnehmer und Referenten bestand im großen Potenzial maschinellen Lernens auf dem Weg in Richtung Industrie 4.0 und letztlich in der Sicherung des Stand-orts Deutschland: „Wir freuen uns über die sehr gute Resonanz der ML4CPS 2017 in Lemgo. Jetzt geht es darum, diese Community beizubehalten und als Ausgangsplattform zu nutzen, um weitere Unternehmen und Forschungspartner zu interessieren – um die Sensibilität für Datengewinnung und -nutzung zu steigern und die Ideen von heute in der Produktion von morgen gewinnbringend einzusetzen“, resümiert Professor Oliver Niggemann, stv. Leiter des Fraunhofer IOSB-INA.
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