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Strategiegipfel IT & Information Management

IT Management 2018 bedeutet nicht nur, mit über Jahre gewachsenen Strukturen umzugehen und diese meist parallel zu allerneuesten Technologien und Methoden zu betreiben und in die Zukunft zu führen, es bedeutet auch, im Ressort und in der gesamten Organisation ein fruchtbares Klima für Digitalisierung und neue, digitale Geschäfte zu gestalten.
Genderfragen, Fragen des demographischen Wandels und der Nachwuchsgewinnung sind essenziell. Die Abstimmung der IT mit den „Ansprüchen“ des Marketing und Vertriebs sind unabdingbar für den nachhaltigen Erfolg.

Hier finden Sie Impressionen vom Strategiegipfel IT & Information Management 2017

Das Programm
20. und 21. März 2018 in Berlin

Treffen Sie auf dem Strategiegipfel Ihre Kollegen aus anderen Branchen zum Erfahrungsaustausch und erfahren Sie mehr aus Vorträgen, Diskussionsrunden und Workshops. Connected Industry e.V. ist auf dieser Veranstaltung gleich doppelt vertreten: Das Event wird von CI-Mitglied Dr. Olaf Röper moderiert und Vorstandsmitglied Benjamin Aunkofer übernimmt einen motivierenden Vortrag, wie Führungskräfte mit der Nutzung von Daten nicht nur mehr Erfolg für ihr Unternehmen erreichen sondern auch die eigene Karriere voranbringen können.

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Der Veranstaltungsort

Pullman Schweizerhof, Budapester Str. 25, 10787 Berlin

Das Pullman Berlin Schweizerhof empfängt seine Gäste im Herzen Berlins gegenüber dem Zoologischen Garten. Hinter der modernen Fassade des First Class Hotels zeigt schon die großzügig und offen gestaltete Lobby, wie Design und Funktionalität hier zu einem harmonischen Gesamtkonzept verschmelzen. Dank kurzer Wege verwischen die Grenzen zwischen Business und Freizeit. Wi-Fi ist im gesamten Hotelbereich inklusive und garantiert anspruchsvollen Kosmopoliten eine optimale Vernetzung im gesamten Hotel. Am heutigen Standort des Hotels wurde bereits 1966 der Schweizerhof als eines der ersten Häuser am Platz eröffnet. Die Tradition höchster Qualitätsansprüche und bester Individualität führt das Pullman-Team voller Stolz fort. Damals wie heute gehört zu einem entspannten Aufenthalt oder zu erfolgreichen geschäftlichen Meetings auch der nötige Ausgleich. Der Spabereich mit Fitnessstudio, Saunen und großzügigem Pool mobilisiert Energiereserven nach dem Arbeitstag oder dem Einkaufsbummel über den berühmten Kurfürstendamm.

Hinweis: Der Auszug der Teilnehmer orientiert sich an der jeweils vorherigen Veranstaltung.

Das Abend-Event

Genießen Sie den Ausklang des ersten Konferenztages bei spektakulärem 360-Grad-Blick über die City West, den Zoo und den Tiergarten.
Reden Sie mit Sprechern, Teilnehmern und Partnern. Erstklassiges Essen und edle Getränke versüßen den Abend.

Die Puro Sky Lounge ist eine der höchsten und elegantesten Sky Lounges, die Berlin zu bieten hat.
In der 20. Etage des Europacenters bietet die Lounge mit ihren verglasten Außenwänden eine einmalige Aussicht. Dunkles Holz und edle schwarze Couches machen den VIP-Flair der Lounge aus.

Weitere Details finden Sie unter http://www.puroberlin.de/

 

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Industrie 4.0 mit industriellem Mobilfunk von Red Lion

Die Plattformen Microsoft Azure®, Cumulocity und Nokia IMPACT sind jetzt auf den Geräten von Red Lion verfügbar.

31. August 2017 – Red Lion Controls gab gerade bekannt, dass ihre industriellen RAM®-Router und Mobilfunk- RTUs RAM® zusätzlich die Cloud Plattformen Microsoft Azure®, Cumulocity und Nokia IMPACT unterstützen, nachfolgend auf die letzte PR Mitteilung über die Unterstützung der MQTT-Protokoll (MQ Telemetry Transport). Durch die Erweiterung mit diesen beiden Plattformen wird die RAM-Serie von Red Lion in der Anzahl von Plattform-Integrationen mit marktführend sein, und so größere Flexibilität für Industriekunden bei der schnellen Verbindung der führenden IIoT-Cloud-Plattformen ihrer Wahl bieten.

Industrielle Mobilfunk- RTUs Serie RAM von Red Lion bieten marktführende IIoT-Konnektivität

„Unsere RAM-Produkte bieten leistungsstarke Konnektivität für zuverlässige, sichere und skalierbare Kommunikationen mit einer Vielfalt von IIoT-Cloud-Plattformen. Durch Microsoft Azure, Cumulocity und Nokia IMPACT bieten Router und -RTUs der RAM Serie von Red Lion nun die meisten embedded IIoT-Plattform-Integrationen auf dem heutigen Markt,“ so Colin Geis, Director of Product Management, IIoT Red Lion Controls. „Die Vielfalt der von uns unterstützen Plattform-Integrationen ermöglicht es den Kunden, den Anbieter, der auf die spezifischen Anforderungen ihres individuellen Marktes oder ihrer individuellen Anwendung zugeschnitten ist, auszuwählen, und so von einzigartigen Merkmalen und Funktionen zu profitieren, ohne Kompromisse bei der Benutzerfreundlichkeit oder Implementierungsgeschwindigkeit machen zu müssen.“

Neben den heute verkündeten Erweiterungen vereinfacht RAMQTT, Red Lions MQTT-Client das Implementieren durch voreingestellte Profile für AT&T® M2X, Amazon® AWSTM IoT, AutoDesk® Fusion Connect und Telenor Connexion. Kunden können sich mittels eines einfachen Dropdown-Menüs mit der Cloud verbinden, indem sie ihre bevorzugte Plattform auswählen. Bei Verwendung des RAM-Softwareentwicklungskits (SDK) kann Konnektivität mittels zusätzlicher Plattformen hergestellt werden, hierzu zählen unter anderem LEC IQ Web SCADA, Set-Point IPwebcontrol, Skkynet Skkyhub, und Telit deviceWISE.

„Das Red Lion-Portfolio an IIoT-Gateways und Edge Controllern unterstützt über 300 Industrieprotokolle und ermöglicht Kunden, kritische Maschinenverbindungen in rauen, anspruchsvollen Umgebungen z. B. in der Fertigung, Öl und Gas, Wasserwirtschaft, Energieversorgung zuverlässig zu erstellen. Die Vorintegration in die führende IoT-Plattform von Cumulocity ermöglicht Kunden die schnelle, sichere und zuverlässige Übernahme von Zustandsüberwachung und vorbeugender Wartung zur Verbesserung ihrer Unternehmenseffizienz.“ sagt Bernd Gross, CEO von Cumulocity.

Die Kombination aus Industrieprotokoll-Support, zuverlässiger Mobilfunk-Kommunikation und benutzerfreundlichem Cloud-Support bringt eine reibungslose IIoT-Lösung an den Kunden. RAM-Produkte verfügen außerdem über eine leistungsstarke Event-Engine und eine integrierte E/A-Datenbank, mittels der die Erstellung und Speicherung von Daten-Tags vereinfacht wird. Andere Eigenschaften sind u. a. mehrere serielle und Ethernet-Ports und optionale E/A, Wi-Fi sowie ein aktives GPS zur sicheren Überwachung und Steuerung von entfernten Geräten über 4G-LTE-Mobilfunknetzwerke.

Über Red Lion Controls

Als ein internationaler Experte für Kommunikation, Überwachung und Steuerung für die industrielle Automatisierung und Vernetzung bietet Red Lion seinen Kunden seit über vierzig Jahren innovative Lösungen an. Unsere Automations-, Ethernet- und M2M-Mobilfunk-Technologien ermöglichen Unternehmen weltweit eine Datenvisualisierung in Echtzeit zur Steigerung der Produktivität. Unsere Produkte werden unter den Markennamen Red Lion, N-Tron und Sixnet vertrieben. Red Lion ist in York, Pennsylvania, beheimatet und betreibt Niederlassungen in Nord- und Südamerika, im asiatisch-pazifischen Raum und in Europa. Red Lion gehört zur Spectris PLC-Gruppe, ein Unternehmen für produktivitätssteigernde Instrumente und Steuerungen. Weitere Informationen finden Sie im Internet unter www.redlion.net/de.

Für weitere Informationen zur Red Lions Modellreihe Sixnet® und den industriellen Mobilfunk-RAM-RTUs besuchen Sie unsere Seite www.redlion.net/RAM.

Bei Verkaufsanfragen oder Fragen zu Produkten erreichen Sie Red Lion telefonisch unter +49 (0) 89 5795 9421 oder per E-Mail an europe@redlion.net.

Zweite Auflage: Industrie 4.0 im internationalen Kontext

Seit Mai 2017 ist die neue und aktualisierte zweite Auflage des Buches Industrie 4.0 im internationalen Kontext im Handel erhältlich. Das Buch ist ein Sammelwerk diverser Fachbeiträge zum Themengebiet der Industrie 4.0 von unterschiedlichen Autoren aus der Forschung oder Wirtschaft.



Industrie 4.0 im internationalen Kontext: Kernkonzepte, Ergebnisse, Trends

Das vom VDE- und Beuth-Verlag gemeinschaftlich veröffentlichte Buch wird in seiner zweiten Auflage der angestrebten internationaler Perspektive noch mehr gerecht. Über den Connected Industry Verband wurde Prof. Jianzhong Fu von der Zhejiang Universität, eine der drei Eliten-Universitäten der VR China, als Autor vermittelt. Titel des Fachartikels von Prof. Fu: 工业4.0驱动下的中国智能制造系统架构 – Struktur und Rahmenbedingung des von der Industrie 4.0 getriebenen chinesischen intelligenten Produktion.
Die Übersetzung erfolgt durch Chinesisch-sprachige CI-Mitglieder.


Treffen am 24. April 2017 bei der Zhejiang Universität zum Anlass einer Kooperation, für die der Artikel im Fachbuch der Auftakt sein soll: Prof. Dr. Jianzhong Fu (links), Professor und Dekan der Maschinenbaufakultät an der Zhejiang Universität und Benjamin Aunkofer (rechts), Vorstand von Connected Industry

Interview – Die Digitalisierungsoffensive der Minol-ZENNER-Gruppe

Doppelinterview mit Boris Stöckermann und Sascha Schlosser über die Digitalisierungsoffensive der Minol-ZENNER-Gruppe

Die familiengeführte Minol-ZENNER-Gruppe vereint zwei traditionsreiche Firmen mit jeweils eigenem Schwerpunkt: Die Minol Messtechnik GmbH & Co. KG aus Leinfelden-Echterdingen ist auf Energiedienstleistungen für die Immobilienwirtschaft spezialisiert, die ZENNER International GmbH & Co. KG aus Saarbrücken auf Messtechnik und -systeme für die globale Versorgungswirtschaft.
Unsere Interviewpartner treiben die Digitalisierung der Minol-ZENNER-Gruppe voran: Borislav Stöckermann (links) als Leiter Geschäftsfeldentwicklung Digitale Strategien, Sascha Schlosser als Mitglied der Geschäftsführung bei ZENNER.

Connected Industry: Wie verändert der digitale Wandel die Geschäftsmodelle von Minol und ZENNER?

Herr Stöckermann: Wir interpretieren den Megatrend Digitalisierung für unsere klassischen Zielgruppen: Minol für Wohnungsunternehmen, Verwalter und Vermieter, ZENNER für Energieversorger, Stadtwerke und Industrieunternehmen. Sowohl die Immobilien- als auch die Versorgungswirtschaft kann effizienter wirtschaften, wenn sie ihre Abläufe digitalisiert und dazu IoT-Technologien nutzt. Beide Branchen können darüber hinaus neue, datenbasierte Services und Geschäftsmodelle für ihre Kunden entwickeln. Letztendlich geht es darum, dass wir als Minol-ZENNER die Entscheidung getroffen haben, unsere Kunden bei der Umsetzung der großen, digitalen Zukunftsvisionen Smart Metering, Smart Energy, Smart Living, Smart Care und Smart City gezielt und nachhaltig zu unterstützen.

Herr Schlosser: Für uns als Messtechnik-Hersteller bedeutet der digitale Wandel, dass wir unseren Fokus auf die gesamte Wertschöpfung im Messwesen ausweiten müssen: von der Projektentwicklung über die Messdatenerfassung und -verarbeitung bis zur Applikation beim Endanwender. Besonders LPWAN (Low Power Wide Area Network) sehen wir hier als Schlüsseltechnologie. Ein solches Netz ist dafür konzipiert, bei geringem Stromverbrauch eine sehr hohe Anzahl von Endgeräten, zum Beispiel Verbrauchszähler oder Sensoren, anzubinden und die Daten innerhalb kürzester Zeit über große Strecken hinweg zu übertragen. Das ermöglicht zum Beispiel eine zeit- und kostensparende Fernablesung des Energieverbrauchs und ein laufendes Energiemonitoring – beides ist unverzichtbar im Hinblick auf die Energiewende und immer strengere Klimaschutz-Vorgaben. Die Minol-ZENNER-Gruppe hat sich deshalb zum Ziel gesetzt, LPWAN für die Immobilien- und Versorgungswirtschaft nutzbar zu machen.

Herr Stöckermann: Perspektivisch denken wir bei unserer Digitalisierungsoffensive aber nicht nur an unsere klassischen Zielgruppen, sondern branchenübergreifend, bis hin zum Endkunden. Zum Beispiel hat das Unternehmen TrackNet, an dem Minol-ZENNER beteiligt ist, ein IoT-System entwickelt, mit dem Familien sowohl ihr Haus als auch die Sicherheit ihrer Kinder überprüfen können.

Connected Industry: Sie sprechen von der „Digitalisierungsoffensive“ der Minol-ZENNER-Gruppe. Wie sieht diese Offensive konkret aus?

Herr Schlosser: ZENNER selbst hat vor mehr als einem Jahr damit begonnen, das Portfolio um smarte IoT-Verbrauchszähler zu ergänzen. Mit unseren neuen Kommunikationsmodulen können Wärme- und Wasserzähler ebenso wie Gaszähler und andere Messgeräte in LoRaWAN- und SIGFOX-Netze eingebunden werden. Doch smarte Endgeräte sind nur ein Baustein: ZENNER wird sich vom Gerätehersteller zum Lösungsanbieter weiterentwickeln. In fünf Jahren wollen wir zu den führenden IoT-Lösungsanbietern in den Bereichen Smart Utility, Smart City und Smart Home gehören. Zur Digitalisierungsoffensive gehört entsprechend, dass die Minol-ZENNER-Gruppe sich im letzten halben Jahr an drei Unternehmen im IoT-Umfeld beteiligt hat: TrackNet, SmartMakers und ZENNER IoT Solutions. Im Verbund mit diesen Partnern können wir komplette IoT-Lösungen anbieten: Zähler und Sensoren, die technische Infrastruktur zur Übermittlung der Daten, also Netze und Gateways, eine hochskalierbare, hochsichere und in Deutschland betriebene IoT-Daten-Cloud inklusive performantem Big-Data-Management, Beratung beim Aufbau individueller IoT-Netze – und schließlich Software-Plattformen und Applikationen zur Nutzung der Daten.

Herr Stöckermann: Schon in der Vergangenheit waren Minol und ZENNER sehr fortschrittlich. Zum Beispiel nutzt Minol seit Mitte der 1990er Jahre Funk-Messtechnik, um die Verbrauchswerte außerhalb der Wohnungen zu erfassen und den Komfort für die Hausbewohner zu erhöhen, und bietet Vermietern und Verwaltern verschiedene Services, um die Betriebskostenabrechnung zu digitalisieren. Ein konkretes Produkt unserer aktuellen Digitalisierungsoffensive ist unsere neue IoT-Lösung Minol Connect. Es ist ein LPWAN, das auf dem offenen Übertragungsstandard LoRaWAN beruht. Außer der Messtechnik für Wärme und Wasser können auch weitere LoRaWAN-fähige Geräte und Sensoren in das System eingebunden werden: Verbrauchszähler, Rauchwarnmelder, Temperatur- und Feuchtesensoren, Smart-Home-Lösungen und vieles mehr. Der offene, weltweit gültige LoRaWAN-Standard macht Endgeräte verschiedener Hersteller integrierbar. Die erfassten Daten in der Cloud lassen sich für zahlreiche komfortable smarte Services nutzen.

Connected Industry: Welche smarten Services bietet Minol der Immobilienwirtschaft konkret an?

Herr Stöckermann: Ein erster Anwendungsbereich ist die Betriebskostenabrechnung, für die wir mit Minol Connect alle Verbrauchswerte innerhalb kürzester Zeit aus der Ferne erfassen können. Auch die Statusinformationen der Messgeräte können wir regelmäßig abrufen, um technische Defekte zeitnah zu erkennen und zu beheben. Ein Service ist auch das „eMonitoring“, das dem Verwalter zeigt, wie sich der Verbrauch der Gebäude und einzelner Wohnungen im Jahresverlauf und im Vergleich zu den Vorjahren entwickelt. Das neue IoT-Lösung ist zudem die technische Grundlage, um gesetzliche Anforderungen zu erfüllen, die schon heute absehbar sind und künftig regelmäßige Verbrauchsinformationen für die Mieter vorschreiben könnten. Über die Services von Minol hinaus, können Wohnungsunternehmen und Verwalter auch eigene digitale Geschäftsmodelle etablieren, zum Beispiel ein Mieterportal mit Verbrauchsinformationen für die Mieter. Künftig werden auch die Hausbewohner ihren Energieverbrauch und ihr Zuhause über Online-Portale und Apps überwachen und steuern können.

Connected Industry: Haben Sie solche konkreten Beispiele auch für das Kernsegment von ZENNER, die Versorgungswirtschaft?

Herr Schlosser: Wir sind beispielsweise jetzt schon in der Lage, Lösungen zur konsolidierten Mehrspartenauslesung zu implementieren. So haben wir zum Beispiel im Mai 2017 auf der Versorger-Fachkonferenz ZMP in Leipzig das erste, CLS-fähige LoRaWAN-Gateway vorgestellt. Die Lösung setzt dabei gezielt beim verpflichtenden Smart-Meter-Rollout der Sparte Strom an. Mit dem CLS-LoRaWAN-Gateway können Stadtwerke oder dritte Energiemarktdienstleister die bestehende Infrastruktur an intelligenten Messsystemen für weitere Mehrwertanwendungen zugänglich und nutzbar machen.

Aktuell arbeiten wir mit mehreren Stadtwerken an konkreten IoT-Pilotprojekten, um unterschiedlichste Anwendungsfälle innerhalb des versorgungswirtschaftlichen Kerngeschäfts zu testen. Allerdings ist heute schon mit Sicherheit zu sagen, dass die Fernablesung über Niedrigenergienetze auch für Wärme- und Wasserversorger höchst relevant ist. Sie können damit sämtliche Zähler und Messstellen vollautomatisiert periodisch – zum Beispiel monatlich, täglich oder stündlich – ablesen, viel schneller und effizienter als bei einer manuellen Vor-Ort-Ablesung oder beim Einsatz von Datenloggern. Stadtwerke können so zum Beispiel den Wasserbezug und -verkauf exakt gegenüberstellen und mögliche Wasserverluste präziser berechnen und nachvollziehen. Außerdem entfallen die Anfahrten zu den Messstellen, ebenso eventuelle Terminabsprachen mit Gebäudeeigentümern, um Zugang zu den Liegenschaften zu erhalten. Über diese Anwendungen hinaus ermöglicht ein LPWAN noch viele weitere smarte Services, die im Konzept der sogenannten „Smart City“ eine große Rolle spielen: zum Beispiel das laufende Monitoring von Umweltdaten wie Luftverschmutzung oder Wasserstände, die Überwachung von Trafostationen, die smarte Steuerung der Straßenbeleuchtung oder intelligente Parksysteme. Grundsätzlich sind wir davon überzeugt, dass der Einsatz standardisierter und kostengünstiger IoT-Technologie in der gesamten Wertschöpfung der Kommunal- und Versorgungswirtschaft wesentliche Effizienzvorteile und Mehrwertpotenziale bringt.

Data Leader Award

Connected Industry e.V. verleiht den Data Leader Award für die besten Anwendungsfälle rund um Big Data, Industrie 4.0 und Data Science im deutschsprachigen Raum. Bewerben Sie sich bis zum 08. September 2017.

Der Data Leader Award ist die erste Auszeichnung für Unternehmen, die die Datenrevolution beispielgebend gestalten und wegweisende Akzente setzen. Der Preis gibt eine einmalige Chance, die Leistungsfähigkeit und Innovationsfertigkeit öffentlich und medienwirksam zu präsentieren. Der Data Leader Award richtet sich gezielt an CIOs sowie alle weiteren Verantwortlichen mit Digitalisierungsauftrag bzw. -bezug aus den Bereichen Industrie, Handel und Finance.

»Leuchtturmprojekte«

Der eingereichte Anwendungsfall sollte einen Bezug zu den Themen Big Data, Industrie 4.0 oder Data Science aufweisen und einen hohen Innovationsgrad aufweisen. Gleichzeitig sollte ein klar erkennbarer Mehrwert geschaffen werden und ein hoher Daten-Reifegrad dokumentiert werden.

»3 Gründe«

Darum sollten Sie teilnehmen:

  • Sie erhalten eine qualifizierte Bewertung Ihres Anwendungsfalles von einer hochrangig besetzten Expertenkommission.
  • Der Data Leader Award gibt Ihnen eine erstrangige Plattform für die Präsentation und weitere relevante Kontakte für die datengetriebene Weiterentwicklung Ihrer Organisation
  • Die Auszeichnung unterstreicht die Innovationsfertigkeit und fördert Außenwirkung Ihres Unternehmens

»Kategorien und Jury«

Connected Industry verleiht den Preis in den Kategorien Industry, Retail und Finance. Eine hochrangig besetzte Jury aus Praxis und Forschung nimmt anhand eines strukturierten Auswahl- und Prüfungsprozesses die Ermittlung der Preisträger vor. Mehr informationen zur Jury finden Sie unter folgendem Link: Data Leader Award 2017 – die Jury

Bewerbung und Kosten

Bitte fordern Sie die Bewerbungsunterlagen unter dataleaderaward@connected-industry.com oder über diesen Link Einreichung eines Anwendungsfalles an. Der Fragebogen führt Sie strukturiert durch Ihren Anwendungsfall. Die Teilnahmegebühr beträgt 250 EUR. Im Preis inbegriffen ist zudem ein Ticket für den Data Leader Day am 09.11.2017 in Berlin.

Die Benachrichtigung der Gewinner erfolgt bis zum 29. September 2017. Die offizielle Nominierung erfolgt im Rahmen des Data Leader Days am 09.11.2017 in Berlin. Weitere Informationen finden Sie unter www.dataleaderday.com.

Data Leader Day 2017

Data Leader Day – die Premiumkonferenz zur Digitalisierung in Berlin

Der Data Leader Day am 09. November 2017 (www.dataleaderday.com) in Berlin bringt unter dem Motto „meet the tech elite“ die Spitzen der Digitalwirtschaft an einem Tag zusammen. Ein vielfältiges Programm mit Keynote, Präsentationen, Use & Business Cases und Fireside Chats zeigt aus der Praxis, wie die Digitalisierung im Unternehmen umgesetzt und als neues Wertschöpfungsinstrument eingesetzt werden kann. Die Teilnehmer erhalten von den Champions verschiedener Branchen exklusive Einblicke, u.a.

  • Dr. Eberhard Kurz, CIO Deutsche Bahn
  • Dr. Andreas Braun, Head of Global Data & Analytics, Allianz
  • Steffen Winkler, Vice President, Bosch Rexroth
  • Christian Klose, Chief Digital Officer, AOK
  • Thomas Hösle, CEO, Elabo

Die Premiumkonferenz wendet sich gezielt an Entscheider mit Digitalisierungsauftrag/-bezug sowie alle Interessenten rund um die Trendthemen Big Data und Industrie 4.0. Der Networking-Hub bietet zudem viele Möglichkeiten um Spitzenkräfte zu treffen und um sich über neueste Technologien, Methoden und Entwicklungen auszutauschen.

Ein weiteres Highlight ist die Vergabe des Data Leader Award 2017, der die besten Anwendungsfälle rund um Big Data, Industrie 4.0 und Data Science im deutschsprachigen Raum auszeichnet. Der Preis wird von einer hochrangigen Jury an Unternehmen verschiedener Branchen ausgelobt, die die Datenrevolution beispielgebend gestalten und wegweisende Akzente setzen.

Der Data Leader Day findet im stilvollen Ambiente des Berliner Spreespeichers statt. Weitere Informationen und Anmeldungen unter www.dataleaderday.com oder info@connected-industry.com

Veranstalter:

Connected Industry e.V. – Der Verband für Digitalisierung und Vernetzung
Leipziger Straße 96-98
10117 Berlin

www.connected-industry.com
info@connected-industry.com

Verbandstreffen mit der chinesischen Automobilindustrie

Der Verband der Technologie-Innovation in der Automobilindustrie 浙江省汽车工业技术创新协会, die Allianz der neuen Antriebstechnologien 浙江省新能源汽车产业联盟 und der Verband des Kraftfahrzeugingenieurwesens 浙江省汽车工程学会联合, alle drei Verbände sind Regierungsinitiativen der Zhejiang-Provinz.

Der Termin startete mit einem persönlichen Treffen des Vorstandes des Verbandes der Technologie-Innovation in der Automobilindustrie der Zhejiang-Provinz und dem Vorstand von Connected Industry e.V. Der chinesische Verband demonstrierte aktuelle Entwicklungen der chinesischen Automobilindustrie, sowohl auf Seiten der OEMs als auch der Zulieferer. Dabei ist anzumerken, dass die Automobilindustrie, ähnlich wie in Deutschland, eine der Vorzeigeindustrien ist. ERP- und MES-Systeme, häufig auch ausgereifte PLM-Systeme sind dieser Industrie etabliert. Auch Echtzeitsysteme der digitalen Fabrik, die über WLAN- und RFID-Netzwerke ein synchrones digitales Abbild der realen Fabrik in einer virtuellen 3D-Darstellung erlauben, nehmen vermehrt Einzug in die dortige Automobizuliefererindustrie.

Im Anschluss präsentierte Benjamin Aunkofer, Vorstand von Connected Industry, die aktuellen Entwicklungen der Industrie 4.0 in Deutschland, die Bedeutung der Datennutzung für die Industrie sowie Kooperationsmöglichkeiten zwischen den chinesischen Verbänden und Connected Industry e.V.
Unter den Zuhörern befanden sich Mitglieder der drei chinesischen Automobil-Verbände, Dozenten der Zhejiang Universität sowie Produktionsleiter chinesischer OEMs und Automobilzulieferer.

Über Connected Industry e.V.

Connected Industry e. V., der Verband für Digitalisierung und Vernetzung. Entsprechend seinem Wortlaut Connected Industry, befasst sich der Verband mit den Innovationsthemen Industrie 4.0, Smarte Produkte und Big Data und vernetzt Führungskräfte mit Digitalisierungsauftrag, insbesondere aus Anwender-Unternehmen aus den Branchenbereichen Industrie, Dienstleistungen und Handel.

Connected Industry e. V.
Leipziger Straße 96-98
10117 Berlin

Tel: +49 30 2065 382 8
E-Mail: info@connected-industry.com

Treffen mit der Industrie in Wenzhou

Die Zhejiang Provincial Association for Technology Market Promotion 浙江省技术市场促进会 organisierte am 14. April 2017 in der Stadt Wenzhou 温州, im Nachgang der in Hangzhou unterzeichneten Kooperationsvereinbarung, ein Treffen zwischen Connected Industry e.V., dem Verband für Digitalisierung und Vernetzung, und der in Wenzhou ansäßigen Industrie.

Wenzhou ist eine Stadt der Zhejiang Provinz in der VR China, in der diverse Industriezweige vertreten sind, insbesondere der Maschinenbau sowie der Handel mit Investitionsgütern.

Benjamin Aunkofer, Connected Industry Vorstand, präsentierte vor etwa 70 Unternehmensvertretern den aktuellen Stand der Industrie 4.0 und das Kooperationsleistungsangebot des Verbandes.

Über Connected Industry e.V.

Connected Industry e. V., der Verband für Digitalisierung und Vernetzung. Entsprechend seinem Wortlaut Connected Industry, befasst sich der Verband mit den Innovationsthemen Industrie 4.0, Smarte Produkte und Big Data und vernetzt Führungskräfte mit Digitalisierungsauftrag, insbesondere aus Anwender-Unternehmen aus den Branchenbereichen Industrie, Dienstleistungen und Handel.

Connected Industry e. V.
Leipziger Straße 96-98
10117 Berlin

Tel: +49 30 2065 382 8
E-Mail: info@connected-industry.com

Präsentation in China: Data Analytics für die Industrie 4.0

Am 08. März 2017 präsentierte CI Vorstand Benjamin Aunkofer bei einer Veranstaltung, die durch die Zhejiang Provincial Association for Technology Market Promotion 浙江省技术市场促进会, in Hangzhou organisiert wurde, den aktuellen Kenntnisstand der Entwicklung zur Industrie 4.0 in Deutschland und die Bedeutung der Datennutzung für die Produktion und Logistik. Die Präsentation wurde auf Deutsch gehalten und durch zwei spezialisierte Simultanübersetzerinnen ins Chinesische übersetzt.

Zu den Kernaussagen, die seitens des chinesischen Publikums im Nachhinein besonders diskutiert wurden, zählen die Unterscheidung von intelligenten Prozessen (Smart Process) und intelligenten Produkten (Smart Product), der Wandel der Automatisierungspyramide für die Unternehmen und dass bereits jetzt viele Potenziale der Geschäftsoptimierung in vorhandenen Daten aus den IT-Systemen (CRM, ERP, MES, …) stecken und nur genutzt werden müssen.

Im Nachgang der Präsentation nahm sich Herr Aunkofer 90 Minuten Zeit, um mit Geschäftsführern und Leitern ausgewählter chinesischer Unternehmen aus den Zweigen Werkzeugmaschinen und Automobilzulieferindustrie über Kooperationsmöglichkeiten mit deutschen Unternehmen zu besprechen und Fragen zu beantworten.

Hinweis der Redaktion:

Sollten Sie als deutsches Unternehmen an dem Finden von chinesischen Kunden, Lieferanten oder Kooperationspartnern interessiert sein, nehmen Sie bitte Kontakt mit uns auf.

Über Connected Industry e.V.

Connected Industry e. V., der Verband für Digitalisierung und Vernetzung. Entsprechend seinem Wortlaut Connected Industry, befasst sich der Verband mit den Innovationsthemen Industrie 4.0, Smarte Produkte und Big Data und vernetzt Führungskräfte mit Digitalisierungsauftrag, insbesondere aus Anwender-Unternehmen aus den Branchenbereichen Industrie, Dienstleistungen und Handel.

Connected Industry e. V.
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Tel: +49 30 2065 382 8
E-Mail: info@connected-industry.com

Interview – Deep Learning für die Industrie 4.0

Interview mit Prof. Dr. Kai Uwe Barthel über Deep Learning und gegenwärtige Anwendungsbereiche in der Industrie 4.0

Prof. Kai Barthel ist Gründer und CVO der Pixolution GmbH, ein Unternehmen, das Deep Learning dazu einsetzt, Bilder über ihre Pixelinhalte automatisiert verstehen zu können. Darüber hinaus ist Prof. Barthel in der Forschung und Lehre für Medieninformatik und Visual Computing an der Hochschule für Technik und Wirtschaft in Berlin tätig.

Connected Industry: Welcher Weg hat Sie zu einem führenden Experten für Deep Learning und zur Gründung der Pixolution GmbH geführt?

Im Prinzip bin ich über mein Interesse an elektronischen Musikinstrumenten auf den Weg zur Analyse von Bits und Bytes gekommen. Als Schüler war ich von den neuen Möglichkeiten der Klangerzeugung fasziniert. 1980, zwei Jahre vor meinem Abitur, baute ich einen eigenen Synthesizer, ohne wirklich zu verstehen, was ich dort eigentlich tat.

Daraufhin studierte ich Elektrotechnik mit Fokus auf Signalverarbeitung, blieb nach dem Diplom diesem Themenbereich treu und arbeitete als wissenschaftlicher Mitarbeiter an der TU Berlin, wo ich zum Thema Bildkompression promovierte.

In diesem Kontext bin ich auf MPEG-7 gestoßen und fand das Konzept sehr spannend.  MPEG-7 war im Gegensatz zu MPEG-1, 2 und 4 kein Kompressionsstandard für Video- oder Audiodaten, sondern die Idee bestand darin, Metadaten von Mediendateien zu erzeugen. Ich befasste mich mit der automatisierten Beschreibung von Bildern, ohne manuelle Verschlagwortung, allein auf Basis der Pixelwerte. Spätestens das war für mich der erste Schritt in Richtung maschinelles Lernen.

Unser erster Erfolg war das Programm ImageSorter, das wir im Jahr 2006 als Freeware veröffentlichten. Hiermit konnte man hunderte von Bildern visuell sortiert darstellen und somit gesuchte Bilder schneller finden. Wir bekamen rasch unerwartete Anfragen aus der Industrie, wie etwa von CEWE mit der Aufgabe, Bilder für Fotobücher automatisch zu sortieren. Aus diesem Bedarf heraus haben wir dann die Pixolution GmbH gegründet. Auch Mauritius Images, eine der ältesten Bildagenturen Deutschlands, hatte unseren Algorithmus eingesetzt, mit dem die Ergebnisse einer Bildsuche inhaltsbasiert sortiert präsentiert wurden und somit die Nutzer in die Lage versetzten, mehrere hundert Bilder gleichzeitig zu erfassen.

Connected Industry: Im Gegensatz zu anderen Anbietern künstlicher Intelligenz, befassen Sie sich nicht nur mit der Klassifikation von Bildern, sondern Sie verwenden Deep Learning, um dem Computer ein generelles Verständnis von Bildern zu verleihen.

Deep Learning ist ein Mittel zum Zweck, womit sich viele Aufgaben lösen lassen. Heute analysieren wir Bilder automatisiert über künstliche neuronale Netze, da diese in den letzten Jahren enorm an Reife hinzugewonnen haben. Hiermit lassen sich neben der Klassifikation „was ist der Inhalt eines Bildes?“ eine Reihe weiterer Aufgaben lösen. Hierzu gehört neben der automatischen Verschlagwortung unbekannter Bilder, das Finden ähnlicher Bilder, die Detektion von Duplikaten im Datenbestand, aber auch die Beantwortung sehr spezifischer Fragestellungen, wie etwa nach der Qualität, der Stimmung oder dem Stil eines Bildes. Einige Beispiele sind auf unserer Webseite www.visual-computing.com  zu finden. Natürlich lässt sich Deep-Learning auch auf andere Datentypen anwenden. Das kennen wir alle von Sprachassistenten wie Siri oder Email-Spamfiltern etc.

Unser Hauptprodukt bei Pixolution ist ein Plugin für Solr, womit wir ein klassisches Dokumentensuchsystem in die Lage versetzen, auch Bilder (z.B. von Agentur- oder Produktdatenbanken) gleichzeitig nach konventionellen Metadaten und visuellen/inhaltlichen Kriterien durchsuchbar zu machen. Dafür müssen die Bilder von der Maschine „verstanden“ werden.

Connected Industry: Was bedeutet Deep Learning denn eigentlich im Kontrast zu Machine Learning? Wo beginnt Deep Learning und – als obligatorische Frage – ist Deep Learning ein überzogenes Buzzword?

Machine Learning ist im Prinzip der Oberbegriff aller Verfahren, bei denen Computer zu einer bestimmten Fragestellung selber den Algorithmus zur Lösung generieren können. Heute wird der Begriff „Machine Learning“ sicherlich etwas verschwenderisch verwendet. Zum Teil werden oft schon einfachere Verfahren wie beispielsweise Decision Trees oder K-means-Clustering als Machine Learning „verkauft“. Das eigentliche Machine Learning verwendet unterschiedliche Arten künstlicher neuronaler Netze. Einfache Aufgaben lassen sich mit kleinen neuronalen Netzen mit zwei bis vier Schichten lösen, dies reicht beispielsweise für die Erkennung von handschriftlichen Ziffern.

Deep Learning verwendet neuronale Netze mit deutlich mehr Schichten (bis hin zu Hunderten). Erst mit diesen vielen Schichten, die insgesamt Tausende bis Millionen von Netzwerkgewichten (zu lernende Parameter) haben, werden Lösungen für wirklich komplexe Aufgaben möglich.

Deep Learning ist ein Unterbereich von Machine Learning. Für mich ist Deep Learning kein Buzzword, denn die Lösungsmöglichkeiten von komplexen Aufgaben sind tiefgreifend. Es hat sich in den letzten Jahren einiges getan, so dass wirklich hochkomplizierte Aufgaben lösbar geworden sind.

Connected Industry: Deep Learning gilt allerdings auch als Blackbox. Für den Menschen nachvollziehbare Entscheidungen von der Maschine sind somit nicht mehr möglich. Wie nachteilig wirkt sich das auf den Einsatz aus?

Die einzelnen Bestandteile eines künstlichen neuronalen Netzes sind recht simpel. Aus diesen elementaren Teilen werden neue Lösungsmodelle zusammengesetzt. Die Summe dieser Bestandteile und deren Interaktion wird jedoch schnell sehr hoch, so dass die Netze tatsächlich nicht mehr detailliert nachvollziehbar sind. Es stimmt also, dass künstliche neuronale Netze ab einer gewissen Größe zur Blackbox werden. Und es gibt auch Beispiele, mit denen solche Netze in die Irre geführt werden können. Nichtsdestotrotz liefern diese Netze die besten Ergebnisse, so dass dieser Nachteil in Kauf genommen wird – denn was wären die Alternativen?  Gerade im Bereich der Analyse und der Visualisierung der Funktionsweise von neuronalen Netzen gibt es viele Forschungsansätze, die das Verständnis mittelfristig deutlich verbessern werden. In vielen Bereichen sind die Klassifikationsergebnisse, die mit ausreichend vielen Beispielen trainiert wurden, besser als menschliche Experten. Hinzu kommt, dass menschliche Experten oft auch nicht genau begründen können, warum Sie zu einer bestimmten Eischätzung kommen, letztlich gleichen sie eine konkrete Fragestellung mit ihren umfangreichen Erfahrungen ab, was eine recht ähnliche Herangehensweise ist.

Connected Industry: Welche Anwendungsszenarien für künstliche neuronale Netze gibt es?

Eine häufig verwendete Definition dessen, was Deep Learning an Aufgaben bewältigen kann, lautet: Es sind die Aufgaben, die ein Mensch in einer Sekunde lösen kann, ohne darüber nachdenken zu müssen. Wir können ein Netz darauf trainieren und es auf eine Aufgabe sozusagen „abrichten“. Im Unternehmen können künstliche neuronale Netze z. B. auffällige Verhaltensweisen von Maschinen identifizieren. Für mich geht es im Wesentlichen darum, der Maschine beizubringen, Bilder zu verstehen.

Das Verständnis von akustischen Signalen und Bildern ist schon lange ein Ziel der Informatik, es wird jedoch erst seit kurzem in zufriedenstellendem Ausmaß erreicht. Mit künstlichen neuronalen Netzen können Bilder vom Computer analysiert und Aussagen über ihre Inhalte gemacht werden. In den ersten Terminator-Filmen mit Arnold Schwarzenegger war es noch Science Fiction, dass die Welt aus Kamerabildern heraus analysiert und verstanden wurde. Inzwischen ist dies möglich. Was sicherlich noch eine Weile dauern wird, sind die Lösungen von Aufgaben, die eine zeitliche Planung oder ein strategisches Vorgehen benötigen.

Connected Industry: Für welche Anwendungen in der Industrie ist Deep Learning schon gegenwärtig nutzbar?

Als Beispiel sei hier die industrielle Bildverarbeitung genannt. Bis vor kurzem war dies eine Sequenz von fein abgestimmten Schritten, wobei mit genau vordefinierten Bedingungen, wie etwa dem Bildhintergrund und einer bestimmten Beleuchtung, gearbeitet wurde. Dann wurde von einem Bildverarbeitungsexperten eine Kaskade von speziellen Bildverarbeitungsalgorithmen aufgesetzt, die das spezifische Problem lösten. Dies Prinzip hat meist sehr gut funktioniert, aber diese Ansätze ließen sich nicht gut generalisieren und mussten für jedes neue Problem wieder neu angepasst werden.

Beim Deep Learning ist die Situation eine ganz andere. Hier geht es darum, genügend Beispiele an Bildern und den dazugehörigen Ergebnissen zu haben. Das System lernt dann alleine, wie aus den Bildern bzw. Pixeln mit welchen Operationen die gewünschten Ergebnisse vorhergesagt werden können.

Für jeden, dem das noch zu abstrakt ist: Auch sehr spezifische Aufgaben aus der Industrie können mit neuronalen Netzen bewältigt werden. In der Fertigung und Montage können z.B. Nachfüllbehälter für Schrauben mit Kameras ausgestattet werden. Die Algorithmen erkennen dann über die Kamerabilder nicht nur zuverlässig, ob sich noch genügend viele Schrauben im Behälter befinden, sondern z. B. auch, um welche Schrauben es sich genau handelt.

Letztendlich spielt Deep Learning gerade in vielen Industrieanwendungen eine Rolle, so auch in der Spracherkennung oder dem Konzept des autonomen Fahrens. Das Hauptproblem beim Deep Learning ist nicht so sehr die Frage nach dem optimalen Netzwerk, sondern es besteht eher darin, genügend gute Beispiele zu haben, anhand derer die Netzwerke dann trainiert werden können. So gesehen ist Big Data tatsächlich ein wichtiges Thema für die Industrie, das die Entwicklung praxistauglicher künstlicher Intelligenzen erst möglich macht.

 

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