Ki In Der Industrie

Dr.-Ing. Erik Marquardt vom VDI spricht über die Vor- und Nachteile von maschinellen Lernverfahren in der Bildverarbeitung und erklärt, warum auch regelbasierte Systeme weiterhin ihre Berechtigung haben. Ist ML und KI das Allheilmittel in der Bildverarbeitung? Nicht unbedingt, auch klassiches, regelbasierte Systeme haben ihre Berechtigung, allerdings wachsen mit KI und ML auch die Einsatzszenarien von Bildverarbeitung. In der Grundlagen-Folge klären wir Begriffe, Anwendungen und wagen einen Blick in die Zukunft. Mehr KI-Themen in unserem Podcast: www.kipodcast.de Kontakt zu unserem Interviewgast https://www.vdi.de/ueber-uns/presse/publikationen/details/kuenstliche-intelligenz-mit-neuronalen-netzen-in-optischen-mess-und-pruefsystemen In der Krise KI lernen - wir haben die wichtigsten Kurse zusammengefasst: https://api.kipodcast.de/uploads/_/originals/64ccffb9-4b20-4008-a8d3-dce967474f03.pdf Unser Tipp: Bayessche Statistik https://podcasts.apple.com/de/podcast/bayesian-methods/id1486295032?i=10004673287

Eigentlich entwickeln die Ingenieure Robotiklösungen für die Industrie und die Logistik, doch sie konzentrieren sich seit einigen Monaten auch auf den Medizinmarkt. Ein Clou des neuen Roboters - er ist eine Mischung aus AGV und Handlingroboter, inkl. Slam-Algorithmus und die Entwickler setzen auf Unity als Entwicklungsplattform.

Emir Cuk, Florian Grabi und Julian Maier sind Wissenschaftliche Mitarbeiter beim Fraunhofer IPA. Die drei Entwickler vom Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung, haben mit "LeanDA" einen Weg gefunden, Produktionsprozesse mit und für Werker:innen zu optimieren. Zentral hierfür ist die Kombination aus drei Elementen: drahtlose Multisensoren, ein Prozesserkennungssystem basierend auf KI-Modellen sowie eine intelligente App.

Prof. Dr. Oliver Niggemann vom Institut für Automatisierungstechnik der Universität der Bundeswehr in Hamburg erklärt die wichtigsten KI-Begriffe für die Industrie. Von Auto-ML über explainable AI hin zu supervised und unsupervised learning - dabei immer Fokus: Die Frage, welche Rolle das für die Industrie spielt.

Ulrich Scholl erklärt, welche Anwendungsszenarien es für ML und KI in SAP-Software gibt, und zeigt auf, wie sich der Einsatz von KI und ML auf die Welt des Endandwenders der Business Software auswirkt. Außerdem erklärt er, welche Einsparpotenziale sich dadurch ergeben können.

Dr. Christopher Scheubel erklärt, warum Rechnercluster eine Zukunft sein könnte und wofür Unternehmen Rechenleistung brauchen. Dann gibt er uns noch einen Einblick in ein neues Projekt. Wer ein Ticket für den Industrial Pioneers haben möchte, schreibt eine Mail an robert@kipodcast.de - die ersten 20 Mailschreiber werden belohnt.

Wir sprachen mit Dr. Maximilian Poretschkin von Fraunhofer IAIS. Er und seine Kolleginnen und Kollegen entwickeln ein Framework für KI-Anwendungen in Deutschland. Wie das Framework aussieht und warum Ähnlichkeiten zum TÜV bestehen, erklärt der Physiker im Podcast-Gespräch. Die Kompetenzplattform KI.NRW ist die zentrale Anlaufstelle für Künstliche Intelligenz in NRW. Initiiert von den Ministerien MWIDE, MKW & Fraunhofer IAIS. Ziel der Kompetenzplattform ist es, den Transfer von KI aus der Spitzenforschung in die Wirtschaft zu beschleunigen, eine Leitregion für berufliche Qualifizierung in KI aufzubauen und Impulse im gesellschaftlichen Dialog zu setzen. Innerhalb dieser Initiative wird die Zertifizierung zur Sicherstellung einer vertrauenswürdigen KI gefördert, mit dem Ziel, Standards für eine menschenzentrierte KI zu entwickeln und diese nachprüfbar umzusetzen. Unser Lesetipp: Mehr zum Thema Elon Musk und Python und C++ https://analyticsindiamag.com/elon-musk-tesla-python-c-programming-language-tensorflow

Marco Bauer gründete BAM und entwickelte sich vom traditionellen Lohnfertiger zum digitalen Unternehmen, up2parts ist sein zweites Unternehmen. Verantwortlich für das ML ist Dr. Christian Heining - was die Oberpfälzer mit ML in der CNC-Fertigung machen, verraten sie im Podcast. Mehr Informationen zu BAM: https://www.bam.group Kontakt zu Marco Bauer https://www.linkedin.com/in/marco-bauer-9633625b/ Kontakt zu Christian Heining https://www.linkedin.com/in/christian-heining-126b7a18a/

Wir sprachen mit Dieter Herzig von AZO über Reinforcement Learning und wie er und seine Kolleginnen und Kollegen 32 Prozent mehr Leistung erzielen konnten. Mehr zum KI Medikament aus dem aktuellen Teil https://www.bbc.com/news/technology-51315462 VDMA Zahlen https://www.vdma.org/v2viewer/-/v2article/render/36900765 Google Coral https://www.theverge.com/2020/1/14/21065141/google-coral-ai-edge-computing-products-applications-cloud?utm_campaign=theverge&utm_content=entry&utm_medium=social&utm_source=twitter

Wie viel Energie braucht ein ML-Projekt? Dieser Frage geht Victor Schmidt aus Montreal nach. Er und seine Forscher vom MILA haben ein Tool entwickelt, das den Verbrauch von ML-Projekten berechnet. Wie Auto ML helfen kann, den Energieverbrauch zu senken und warum er sich eine Codezeile für seine Arbeit in Python wünscht, erfahren Sie in der aktuellen Folge. Das Tool können Sie https://mlco2.github.io/impact/ testen.

Christoph Kracke und Ulf Wittl gewähren einen exklusiven Einblick in die Machine Vision-Strategie von BMW. Darüber hinaus sprechen sie über Data-Projekte.

Kommunikation, Rechenleistung und ML - HMS Industrial Networks will das in einer Edge zusammenführen. Wir sprachen mit dem CEO Staffan Dahlström über seine Strategie.

Es war ein Termin, von denen man seinen Enkeln erzählen wird. Wir durften Ernst Dieter Dickmanns daheim besuchen und er nahm uns mit auf eine Wissenschaftsreise zum autonomen Fahren. Vielen herzlichen Dank für diese Reise durch die Technikgeschichte. Das ist unsere Weihnachtsfolge und wir wünschen Ihnen liebe Zuhörerinnen und Zuhörer frohe Weihnachten und einen guten Rutsch in das neue Jahr. Auf ein Neues in 2020.

Wir sprachen mit Helmut Prieschenk und Johann Kulzer von WITRON sowie Thomas Visti von Mobile Industrial Robots. Prieschenk und Kulzer haben nicht nur das Logistikzentrum im Blick, sondern mittlerweile auch die Supply Chain. Thomas Visti entwickelt autonome Roboter. Spannend: Die AI Kamera und das schnelle Training der Roboter.

Szugat und sein Team haben eine eigene Strategiemethode entwickelt, um Unternehmen beim Thema Daten zu unterstützen. die Methode des Datenstrategie-Designs basiert auf dem Design Thinking-Ansatz und erweitert dessen nutzerzentrierte und wertorientierte Denkweise um ein Data Thinking, bei dem ausgehend von den Kundenbedürfnissen und den verfügbaren Unternehmensdaten datengetriebene Lösungen und Geschäftsmodelle identifiziert, konkretisiert und evaluiert werden. Die Datentreiber-Methode bietet sowohl eine Sammlung von kostenlosen Werkzeugen – das Datenstrategie-Designkit – als auch eine Bibliothek von typischen Entwurfsmustern – den Datenstrategie-Designguide.

Wir sprachen mit Albert Krohn von 21data - er hat ein junges Unternehmen aus Nürnberg aufgebaut. Krohn hat eine Guided Analytics Plattform entwickelt. Danach sprechen wir mit Tobias Gaukstern und Markus Köster, die bei Weidmüller Auto ML zum Geschäftsmodell entwickelt haben.

Krüger ist Hauptautor des WGP-Standpunktpapiers „KI in der Produktion – Künstliche Intelligenz erschließen für Unternehmen“. Die WGP ist Wissenschaftliche Gesellschaft für Produktionstechnik. Krüger und seine Autoren verfolgen erstmals einen nicht datengetriebenen, sondern einen prozessgetriebenen Ansatz. Was das bedeutet, erklärt Krüger im Podcast.

In den zurückliegenden Folgen haben wir vor allem über ML und KI in der diskreten Fertigung gesprochen. Für die Folge 29 konnten wir Eckard Eberle von Siemens als Gesprächspartner gewinnen. Er ist CEO der Siemens Business Unit Process Automation und nimmt uns mit in die Prozessindustrie.

Robert Weber traf Prof. Dr. Thomas Metzinger am Rande des Maschinenbaugipfels in Berlin. Metzinger ist Mitglied der High Level Group on Artificial Intelligence der Europäischen Union. Er ist ein deutscher Philosoph und Professor für theoretische Philosophie an der Universität Mainz. Seine Hauptarbeitsgebiete sind die Philosophie des Geistes, die Wissenschaftstheorie der Neurowissenschaften und die Neuroethik.

Peter Seeberg sprach mit Assistant-Professor Lars Kothoff. Er ist Director am Center for Artificially Intelligent Manufacturing (AIM), Wyoming. Darüber hinaus lehrt er an der University of Wyoming.