#Notizzettel: Demokratisierung von Machine Learning und das OWL-Spitzencluster @Weidmueller @almucra #DCA #DigitalX

Vorbereitung auf den #DigitalXStudio-Livetalk um 11 Uhr.

#DigitalXStudio mit Tobias Gaukstern, Leiter der Business Unit Industrial Analytics bei der Firma Weidmüller. Die Jury des Digital Champions Award schreibt:

„Das Industrial AutoML-Tool von Weidmüller unterstützt die Demokratisierung der Anwendung von Machine Learning für die Industrie und leistet damit einen Beitrag zur Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen. Weidmüller beschäftigt sich bereits seit 2013 mit dem Thema Industrie 4.0 und bietet mit der neuen Weidmüller Industrial AutoML-Software ein Tool an, mit dem Benutzer eigenständig Machine-Learning-Modelle erstellen und nutzen können, ohne spezielles Wissen im Bereich Data Science zu haben. Künstliche Intelligenz und Machine Learning helfen hier bei der Erkennung von Anomalien, der Klassifizierung und Vorhersage von Verschleiß oder bei der Qualitätskontrolle. Mit dem AutoML-Tool vereinfacht Weidmüller die Anwendung von Machine Learning und beschleunigt die Durchdringung industrieller Anwendungen mit datenbasierten Services, was entscheidend ist für die zukünftige Wettbewerbsfähigkeit mittelständischer Maschinenbauer und -betreiber.“

Datenbasierte Services sind nach Auffassung von Gaukstern ein Differenzierungsfaktor und zukünftig die Voraussetzung für den ökonomischen und ökologischen Erfolg: „Daher sollten wir ML- und KI-Lösungen mutig in die industrielle Anwendung bringen, wozu das maschinelle Lernen so stark vereinfacht werden muss, dass Domänenexperten mit ihrem Wissen über die Maschine oder den Produktionsprozess eigenständig Lösungen realisieren können.“

Mit dem Automated Machine Learning Tool, das seinen Ursprung auch in der Zusammenarbeit mit dem Spitzencluster „Intelligente technische Systeme OWL“ hat, ist der Domänenexperte in der Lage, in weniger als einer Stunde eigenständig ein erstes ML-Modell für seinen Use Case zu erstellen und auf der Maschine auszuführen, wofür ein Data Scientist vorher im Rahmen eines Projektes mehrere Wochen bis Monate gebraucht hätte.

Im Vorfeld der DigitalX am 7. und 8. September https://www.digital-x.eu/de/events/di… sprechen wir mit Tobias Gaukstern über die Demokratisierung von Machine Learning in der Industrie.

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