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KI-Frühling 2023: Softwarebasierter Lösungsansatz für Datenanalytik und KI-Methoden im industriellen Edge-Cloud-Umfeld

8. März 2023 um 10:00 bis 11:30

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Zur Aggregation und Archivierung umfangreicher Daten aus Produktionsprozessen sind die technischen Voraussetzungen in Form von Mess- und Sensortechnik, Infrastruktur und rechentechnischen Ressourcen idealerweise vorhanden. Bezüglich der Nutzung der Daten zur Extraktion und Anwendung von datenbasiertem Wissen innerhalb des Produktionsprozesses besteht jedoch meist ein deutlicher Entwicklungsbedarf. Der Stand der Technik ist nach wie vor dadurch gekennzeichnet, dass von fachwissendem Personal auf dem Gebiet der Automatisierungstechnik und Datenanalytik eine manuelle Datenauswertung mithilfe einer Fast-Prototype-Programmierumgebung getätigt wird und die erlangten Analyse- und Entwicklungsergebnisse (z.B. Modelle für Qualitäts- und Verschleißvorhersagen, Prozessoptimierungsmaßnahmen, modellbasierte Regelungen, usw.) in das Automatisierungssystem des Prozesses integriert werden. Die sich aus dem Stand der Technik ergebenden Defizite und Probleme werden in der Veranstaltung erörtert. Verbesserungspotentiale werden häufig v.a. darin gesehen, wie das aktuelle Prozess- und Domänenwissen der Mitarbeiter flexibel für die Datenanalyse genutzt sowie aus Ergebnissen der Datenanalyse erweitert werden kann.

Die vorgestellten Lösungsansätze von SEITEC beziehen sich auf eine interaktive Datenverarbeitung von Zeitreihen. Dabei wird die Integration von prozesskundigem Personal entlang der gesamten Kette der Verarbeitungsschritte ermöglicht, wobei auf eine möglichst intuitive Bedienung ohne Kenntnisse auf dem Gebiet der Automatisierungstechnik, Datenanalytik und KI Wert gelegt wird. Die Lösungsansätze werden anhand von Beispielen aufgezeigt. Die Softwarelösungen sind im industriellen Umfeld einsetzbar sowohl direkt an der Maschine auf einem Edge-Device als auch dezentral in der Cloud.

Die Veranstaltung soll für die Teilnehmer folgende Fragen aufzeigen und klären:

▪️ Welche Anforderungen werden bei der Anwendung von KI an das Datenmaterial gestellt?

▪️ Welche Probleme können sich bei der Aufbereitung des Datenmaterials für eine KI-Anwendung ergeben und wie können diese unter Einbeziehung von Prozesswissen gelöst werden?

▪️ Wie funktionieren lernende Systeme ganz generell, wo sind die Grenzen und was ist bei der Anwendung zu beachten?

▪️ Wie kann bei der Anwendung von Methoden des datenbasierten Lernens Prozesswissen integriert und extrahiert werden?

Referenten: