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Blog 22.09.2018

Brauchen wir Maschinelles Lernen in der Praxis?

von Jacqueline Stork

Und: Wie ist überhaupt der Weg von Data Science & Analytics in der Industrie - von der Idee bis zur Umsetzung?

Unter anderem diese Fragen diskutierten wir von CPS.HUB NRW im Rahmen der gleichnamigen Veranstaltung am 20.9. bei der Infoteam Software AG mit rund 50 Mitgliedern unseres Netzwerks. Künstliche Intelligenz-Technologien, darunter Maschinelles Lernen, sind auf dem Vormarsch. Trotzdem tun sich viele Akteure mit der Umsetzung in die Praxis schwer und das, obwohl eine Studie von IDG Research bestätigt, dass die Mehrzahl der Unternehmen Maschinelles Lernen zu den Top 5 der eigenen Prioritätenliste zählen. Dass das sinnvoll ist, bestätigte Referent Dr. Stefan Michaelis von der TU Dortmund: "KI-Technologien sind gekommen, um zu bleiben." Was natürlich nicht zwangsläufig für jedes Unternehmen gelten muss.

Wenn man sich aber zu denen zählt, die die Chancen und Herausforderungen von KI-Technologien annehmen wollen: Wie kann die Umsetzung im eigenen Unternehmen gelingen? Dr. Michaelis bot als eine Möglichkeit eine Zusammenarbeit mit dem "Sonderforschungsbereich 876 - Verfügbarkeit von Information durch Analyse unter Ressourcenbeschränkung" an. Die Dortmunder Wissenschaftler möchten das bislang generierte Wissen künftig noch schneller und einfacher in Unternehmen transferieren - Projekte mit Unternehmen bieten sich an.

Ein ganz praktisches Beispiel aus einem Unternehmen präsentierte David Schmelter vom Fraunhofer-Institut für Entwurfstechnik Mechatronik IEM. Unter dem Titel "Effektiv Bier brauen dank Intrapreneurship - Analytics-Service-Entwicklung bei einem klassischen Maschinenbauunternehmen" skizzierte er anhand eines Projekts bei der Firma GEA, wie  innovative, digitale Services zur Auswertung von anfallenden Prozessdaten entwickelt werden können, wie der Einführungsprozess aussehen kann und er zeigte Fallstricke auf.

Wer weitere Kontakte rund um das Thema Künstliche Intelligenz / Maschinelles Lernen sucht, sich vernetzen und gemeinsam Projektideen entwickeln möchte, findet nicht nur beim CPS.HUB NRW passende Ansprechpartner, sondern insbesondere wenn es um den Bereich KI / ML in Maschinen, Anlagen und der Produktion geht, beim gerade gegründeten Kooperationsnetzwerk KI-MAP, das Michael Guth von der Zenit GmbH vorstellte. Anwender, Anbieter und Wissenschaftler werden hier zusammen gebracht, um im engen Austausch Lösungsansätze zu identifizieren und innovative Technologien und Produkte zu entwickeln.

Nun aber zurück zur Ausgangsfrage: Brauchen wir maschinelles Lernen in der Praxis? Charalampos Theocharidis von der Infoteam Software AG gab in seinem Vortrag eine eindeutige Antwort: "Ja, aber...". Denn Maschinelles Lernen ist in seinen Augen zwar ein mächtiges Tool, ohne das menschliche Wissen ist es aber nicht viel wert. "Maschinelles Lernen wird häufig überschätzt, wir brauchen es in der Praxis, aber ebenso das spezifische Fachwissen der Mitarbeiter aus dem Bereich, damit die Ergebnisse des maschinellen Lernen auch wirklich nutzbar sind", erklärte Theocharidis. Anhand einiger Best Practices der Infoteam Software AG zeigte er dann, wie es funktionieren kann, wenn im besten Fall smarte Technologien und Anwenderwissen zusammen genutzt werden.

Sie können sich hier die Vortragsfolien der Referenten ansehen. Wenn Sie mögen, berichten Sie mir doch von Ihren Erfahrungen, wo Maschinelles Lernen bereits heute erfolgreich in der Praxis eingesetzt wird.

Herzliche Grüße
Jacqueline Stork

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Jacqueline Stork stork@uni-wuppertal.de
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