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AI as a Service – Daten verkaufen, ohne sie herauszugeben!

Dass Daten das neue Rohöl für Unternehmen sein sollen, wurde bereits oft beworben. Dabei ginge es die letzten Jahre jedoch vornehmlich um die indirekte Monetarisierung, etwa durch die Prozessoptimierung oder besserer Erkennung von Umsatztreibern.

Neue Geschäftsmodelle mit Daten schienen in weiter Ferne und nur durch Themen der Digitalen Transformation (z. B. Blockchain, mobile Apps) besetzt. Aber jetzt ist auch die Entwicklung der direkten Monetarisierung von Daten möglich!

Denn Daten werden zum ergänzenden Geschäftsmodell neben den traditionellen Geschäften eines Unternehmens. Jetzt können Unternehmen als Data Provider die Daten, die im Unternehmen entstehen oder auch nur durch das Unternehmen hindurchfließen, tatsächlich verkaufen und dabei sogar die Gesellschaft  voranbringen. Das Konzept dahinter heißt AI as a Service und umfasst – kurz gesagt – das Konzept, dass Unternehmen ihre Daten zum Anlernen von speziellen AI-Modellen verwenden. Andere Unternehmen können diese Modelle dann verwenden, erhalten jedoch keinen Zugang zu den eigentlichen Daten.

Mehr Kontext zu AI as a Service als Mehrwert für die Industrie erhalten Sie über den Artikel von Benjamin Aunkofer, Geschäftsführer der DATANOMIQ GmbH, auf BigDataInsider:

AI as a Service - Daten verkaufen, ohne diese tatsächlich aus der Hand zu geben

https://www.bigdata-insider.de/ai-as-a-service-so-verkauft-ein-unternehmen-daten-ohne-dass-diese-es-verlassen-a-eae600f1a121a2a2dd8e389096548051/

Sind Sie interessiert an AI as a Service? Möchten Sie als Data Provider selbst neue Geschäftsmöglichkeiten erschließen? Oder suchen Sie nach Anbietern, die automatisierte AI für Sie entwickeln? Dann nehmen Sie Kontakt mit uns auf.

Connected Industry e.V. - der Verband für Digitalisierung und Vernetzung

Über Connected Industry

Connected Industry e.V. ist der Verband für Digitalisierung und Vernetzung im industriellen Mittelstand. Der Verband vermittelt Unternehmen und Kompetenz in den Bereichen der Industrie 4.0 sowie den angrenzenden Bereichen Smart Factory, Smart Home, Smart Car und Smart Grid. Sie suchen Expertise? Dann sind Sie bei uns richtig!

 

Aktuelle Fortbildungsangebote: Daten & Künstliche Intelligenz

Aufbaukurs: Angewandte Künstliche Intelligenz

Am 2.11. – 3.11.2022 oder 18.1. + 19.1.2023 durch Steinbeis-Transferzentrum ISD in Gotha

Zielgruppe:

Erfahrene aus den Bereichen Programmierung, Entwicklung, Anwendung

Inhalte:

–   Datenverarbeitungsmethoden kennenlernen und nutzen

–   Programmierung und Nutzung von Klassifizierungsmethoden

–   Anwendung vom bestärkenden Lernen (Reinforcement Learning)

–   Einsatz kostenloser und kostenpflichtiger Tools zur Datenauswertung

–   Umfangreiche Darstellung der Ergebnisse

Rückfragen sowie Anmeldungen: schulung@cc-online.eu

 

Bootcamp Datenanalyse und Maschinelles Lernen mit Python

Ihr Schnellstart in die Data Science – In 4 Tagen erlernen Sie selbstständig echte Mehrwerte aus Daten zu generieren.

Am 29.11. bis 02.12.22 in Berlin und am 31.01. bis 03.02.23 in München durch die Haufe Akademie.

Zielgruppe:

Dieses Bootcamp richtet sich branchenübergreifend an Fach- und Führungskräfte sowie an alle Interessierten, die ihr Wissen im Umgang mit Daten vertiefen und erfolgreicher mit Datenanalysen sein wollen, sowie sich mit der Programmiersprache Python beschäftigen möchten.

Inhalte:

–    Methodische Grundlagen zu Datenanalyse & Maschinellem Lernen

–    Supervised und Unsupervised Learning

–    Datenaufbereitung und Visualisierungen

Rückfragen sowie Anmeldungen: service@haufe-akademie.de

 

Zertifikatsstudium – Data Science & Big Data

Start des Zertifikatsstudiums im Februar 2023 an der TU Dortmund

Zielgruppe:

Der Kurs richtet sich an alle Berufsgruppen, die sich mit dem Management und der Analyse von Daten beschäftigen, wie z. B. Data Scientists, Business Analysten, Softwareentwickler, Consultants, wissenschaftliche Mitarbeitende (universitär oder außeruniversitär) o.ä.

Inhalte:

Ziel ist der Erwerb moderner Kenntnisse in Theorie und Praxis von Data Science- und Big Data-Projekten. Die Übungen mit realen Datensätzen sowie die Option, die Abschlussarbeit auf Basis von eigenen Daten (‚bring your own data‘) zu verfassen, unterstützen den Transfer des Gelernten in die berufliche Praxis. Das Zertifikatsstudium umfasst zehn Termine und dauert neun Monate. Nach erfolgreicher Abschlussprüfung vergibt die Technische Universität Dortmund ein Zertifikat, mit dem der Kompetenzausbau nachgewiesen werden kann.

Technische Universität Dortmund: Anmeldungen für das Zertifikatsstudium ‚Data Science & Big Data‘ (Start: Februar 2023) möglich.

Bei Fragen können Sie sich an Daniel Neubauer (daniel.neubauer@tu-dortmund.de; Tel.: 0231 755 6632) wenden.

Dortmunder R-Kurse: Webinare zum Statistikprogramm R

Dortmunder R-Kurse als nebenberuflicher Erwerb der Datenanalyse mit der Programmiersprache R im November 2022 (Basis-Kurs und Vertiefungs-Kurs) an der TU Dortmund.

  • R-Basiskurs: 14. und 15. November 2022 (jeweils 9:00 – 17:30 Uhr)
  • R-Vertiefungskurs: 17. und 18. November 2022 (jeweils 9:00 – 16:30 Uhr)

R – ein unverzichtbares Werkzeug für Data Scientists. Lassen Sie auch Ihre Mitarbeitenden auf den neusten Stand in der Open Source Statistiksoftware R aus der modernen Datenanalyse bringen. Zielgruppe unserer Fortbildungen sind nicht nur Statistikerinnen und Statistiker, sondern auch Anwenderinnen und Anwender jeder Fachrichtung aus Industrie und Forschungseinrichtungen, die mit R ihre Daten effektiv analysieren möchten. Die Teilnehmenden erwerben Qualifikationen zur selbstständigen Analyse eigener Daten sowie Schlüsselkompetenzen im Umgang mit Big Data.

Weitere Informationen zu den Inhalten und zur Anmeldung finden Sie unter: https://wb.zhb.tu-dortmund.de/seminare/dortmunder-r-kurse/

 

Interview – Die transparente Fabrik Detmold im Kontext von Industrie 4.0

Interview mit Torsten Hocke, Business Development Manager der Weidmüller Interface GmbH & Co. KG

Torsten_HockeTorsten Hocke studierte Umwelt- und Maschinenbauingenieurwesen mit dem Schwerpunkt Energieeffizienz in der Industrie an der Hochschule Ostwestfalen-Lippe und an der Uni Kassel. Er erwarb mehrere Zusatzqualifikationen und gewann u.a. im Jahr 2014 den Maschinenbaupreis der Uni Kassel und den Innovationspreis der EnBW. Herr Hocke arbeitet seit 2013 bei der Weidmüller Interface GmbH & Co. KG und ist dort seit Frühjahr 2015 als Business Development Manager Energiemanagement tätig.
Der Anspruch der Weidmüller Gruppe ist ein komplementäres Lösungsangebot inklusive Umsetzung und Beratung im Bereich der Automatisierungstechnik. Weidmüller versteht sich als Lösungsanbieter für die Produktionsinfrastruktur über die komplette Automatisierungspyramide hinweg – und mit Analytics nun auch darüber hinaus.

Connected Industry: Was verstehen Sie von Weidmüller unter dem Begriff Industrie 4.0? Und welche Technologien zählen dazu?

Wir betrachten Industrie 4.0 in Stufen. Zu den übergreifenden Schlüsseltechnologien zählen wir die Elektronik sowie die darauf aufbauenden Kommunikationstechnologien. Diese Technologien stellen die Grundlagen für unser Verständnis von Industrial Connectivity dar. Die nachfolgenden Schritte bauen darauf auf und bewirken die angestrebte Intelligenz der Systeme.

Um das zu erreichen, wird darauf aufbauend die richtige Software notwendig. Die in der Produktion generierten Daten können durchaus als „Big Data“ betrachtet werden und diese Menge und Vielfalt an Daten ist nicht mehr manuell oder durch einzelne Programme händelbar, daher muss die Software immer besser werden. Aber auch die Software nützt wenig, gäbe es nicht in letzter Instanz den Menschen, der zumindest die strategischen Entscheidungen trifft.

Die Mensch-Maschine-Schnittstelle ist ein wichtiger Aspekt der Industrie 4.0, denn der Mensch muss mit den ausgewerteten Daten arbeiten bzw. Analyse-Ergebnisse auch verstehen können.

Connected Industry: Welche Anwendungsgebiete der Industrie 4.0 stehen für Weidmüller im Vordergrund?

Das ist für uns vor allem ein Anwendungsbereiche. Das Energiemanagement, das vor allem den Anlagenbetreiber betrifft.

Zum Energiemanagement gehört vor allem Energy Analytics. Das ist aus unserer Sicht der richtige Schritt hin zu flexiblen und intelligenten Fertigungsprozesse. Da die Vernetzung der Maschinen hochgradig erfolgt, müssen die Schnittstellen – unter dem Leitziel von Plug & Produce – immer besser werden.

Damit wir unser Leitbild der Smart Factory erreichen, gerät der Fokus immer mehr auf die clevere Nutzung der anfallenden Daten.

Connected Industry: Wer treibt diese Veränderungsprozesse bei Weidmüller an, der Vorstand oder individuelle Denker aus den Fachabteilungen?

Unsere Bemühungen zur Smart Factory leiten wir aus der langfristigen Unternehmensstrategie ab, beginnen also auf Geschäftsleitungsebene.
In den Fachabteilungen greifen wir diese Strategien produkt- und anwendungsorientiert auf und „übersetzen“ sie nach technischen Gesichtspunkten in den jeweiligen Fachabteilungen als umsetzbare Konzepte. Die Details bestimmen die Fachabteilungen und hier kommen unsere individuellen Denker ins Spiel, denn selbst die beste Strategie entfaltet ihre Wirkung nur dann, wenn die Umsetzung entsprechend gut ist.

Connected Industry: Welche Voraussetzungen sind zu erfüllen, um die Fabrikprozesse transparent machen zu können?

Wir brauchen in der Fabrik erstmal eine Datenaufnahme, also die Generierung und Erfassung der Daten. Als zweiter Schritt müssen die Daten in einer geeigneten Datenbank archiviert und zur Verfügung gestellt werden. Nur die Daten, die in der Fabrik erfasst werden, nach sinnvoller Auswahl visualisiert und ausgewertet werden, haben einen Effekt auf die Transparenz.

Connected Industry: Das klingt nach viel Arbeit für Datenwissenschaftler? Wo erfolgt die Auswertung der Daten?

Ja, wir arbeiten auch mit sogenannten Data Scientists zusammen, um die vielen Datenströme unserer Anlagen zu analysieren. Data Scientists helfen uns dabei, die gesuchten Mehrwerte aus den Daten zu extrahieren. Wir arbeiten mit Partnern zusammen, die ein spezielles Know-How in diesem Bereich haben. Die Datenerfassung, Verifizierung und Erkennung von Potenzialen in Daten erfolgt in einer technischen Analyse-Umgebung.

Connected Industry: Wir betreiben Sie die Entwicklung Ihrer Produkte und Dienste? Über Pilotprojekte?

Da wir selbst Produzent sind, also Fertigung und Montage betreiben, sind wir in erster Linie unser eigenes Versuchskaninchen. Dieser Vorteil wird von unseren Kunden sehr geschätzt, da wir in den meisten Fällen erprobte Produkte anbieten können.
Es gibt aber auch Pilotkunden, die ganz andere Anforderungen und Prozesse als wir haben. Diese unterstützen uns bei der Erprobung durch gezielte Pilotprojekte.

Connected Industry: Welchen Mehrwert konnten durch diese Bemühungen bereits erreicht werden und welche sind in Griffweite voraus?

Der im Vordergrund stehende Mehrwert ist der Kundennutzen der ganz von der jeweiligen Applikation abhängig ist. Im Energiemanagement können wir beispielsweise frühzeitig Lastenspitzen zuverlässig abfangen und dadurch Energiekosten einsparen.

Connected Industry: Das Thema Cloud Computing gilt unter vielen Unternehmern als heikel. Ist eine Cloud Ihrer Ansicht nach eine Notwendigkeit für Industrie 4.0?

Wir setzen noch keine externen Cloud Technologien für unsere Produkte ein, können uns dies für die Zukunft jedoch vorstellen. Technologisch werden sich Cloud-Lösungen sicherlich weiter durchsetzen.