In vielen Unternehmen entstehen täglich große Mengen an Produktions- und Sensordaten. Häufig liegen diese Daten jedoch in unterschiedlichen Systemen vor und sind nur über spezifische Maschinen- oder Hersteller-Software zugänglich. Dadurch entstehen Datensilos, die eine übergreifende Analyse erschweren. Zusammenhänge zwischen Maschinenzuständen, Prozessparametern und Qualitätsdaten lassen sich oft nur eingeschränkt erkennen, obwohl hier ein großes Optimierungspotenzial liegt.
Der RoundTable greift diese Herausforderungen auf und zeigt, wie Unternehmen ihre vorhandenen Produktions- und Sensordaten systematisch erschließen können. Im Mittelpunkt steht die Frage, wie heterogene Datenquellen aus Maschinen, Sensoren und IT-Systemen zusammengeführt und mit skalierbaren Analyseverfahren ausgewertet werden können.
Dabei wird auch aufgezeigt, wie wissenschaftliches Rechnen und Hochleistungsanalyse genutzt werden können, um große Datenmengen effizient zu verarbeiten und beispielsweise historische und Live-Daten miteinander zu vergleichen.
Darüber hinaus wird gezeigt, wie KI-gestützte Analyseprozesse und Multiagentensysteme eingesetzt werden können, um Datenintegration, Analyse und Kennzahlbildung zu unterstützen und teilweise zu automatisieren.
Ein Impulsvortrag aus der industriellen Praxis sowie Erfahrungen aus der Zusammenarbeit mit einem Labor für Umweltsimulationen mit heterogener Maschinenlandschaft dienen dabei zur Veranschaulichung und Konkretisierung der diskutierten Lösungsansätze.
Best Practices:
- Integration heterogener Maschinen- und Sensordaten in eine gemeinsame Datenbasis
- Einsatz skalierbarer Rechenleistung und KI zur Analyse großer Datenmengen
Ziel der Veranstaltung ist es, konkrete Ansatzpunkte aufzuzeigen, wie mittelständische Unternehmen ihre Daten für fundierte Entscheidungen und Prozessoptimierungen nutzen können.
Zielgruppe
Die Veranstaltung richtet sich vorrangig an Fach- und Führungskräfte aus mittelständischen Unternehmen, insbesondere aus Produktion, Qualität, Prozessmanagement und Unternehmensentwicklung, die vorhandene Daten systematischer für Entscheidungen nutzen möchten. Programmier- oder Coding-Kenntnisse sind nicht erforderlich.
Über den European Digital Innovation Hub Applied Artificial Intelligence and CyberSecurity 2.0 (EDIH-AICS 2.0)
EDIH-AICS 2.0 ist ein europäisches Projekt zur Unterstützung von KMU, Small Mid-Caps und öffentlichen Einrichtungen bei der Einführung und Nutzung von Künstlicher Intelligenz. Er bietet einen vernetzten One-Stop-Shop mit Services für vertrauenswürdige, sichere und nachhaltige KI-Technologien. Getragen wird das Projekt von einem Konsortium aus neun Partnern aus Karlsruhe, darunter das CyberForum. Das Projekt (Grant Agreement-Nr. 101256788) wird von der Europäischen Kommission durch das Programm „Digitales Europa“ (DIGITAL) gefördert und vom Ministerium für Wirtschaft, Arbeit und Tourismus Baden-Württemberg kofinanziert und läuft bis Januar 2029.
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