Machine Learning mit IIoT-Sensordaten

Die Vorgehensweise klingt zunächst recht einfach. Man installiert zusätzliche Sensoren an einer Maschine oder in einer Produktionsumgebung, für die mittels KI in Zukunft bessere oder automatisierte Entscheidungen getroffen werden sollen. Dann sammelt und speichert man ein paar Daten, um so etwas wie Big Data zu schaffen. Anschließend setzt man einen Algorithmus aus dem Umfeld der künstlichen Intelligenz ein, um die Sensordaten auszuwerten. Das Ergebnis sollten weitreichende Erkenntnisse oder automatisierte Abläufe sein, von denen man bisher nicht einmal zu träumen wagte; soweit zumindest die Theorie.
In der Praxis ist das alles ohne die passende Engineering-Methode nicht so einfach.

Vorkenntnisse

Grundverständnis für Programmierung, Sensorik und Sensordaten, Wissen um die Zusammenhänge in Automatisierungsaufgaben

Lernziele

Zunächst einmal soll das ganze Thema weitestgehend wissenschaftsfrei, aber sehr problemorientiert und detailliert, mit den Augen eines Praktikers aus dem Umfeld der Automatisierung betrachtet werden (Machine Learning mit Sensoren ist nicht immer gleich Rocket Science). Dann soll verdeutlicht werden, wie das gesamte Zusammenspiel der einzelnen Bausteine (Sensor, Trainings- und Testdaten für das Supervised Machine Learning, die Modellbildung und Modellevaluierung, der Einsatz in der Inferenzmaschine) funktioniert. Mithilfe des zweiten Workshop-Teils soll der Teilnehmer das alles gleich vor Ort ausprobieren, damit die Vorgehensweise einprägsam klar wird.

 

Speaker

 

Klaus-Dieter Walter
Klaus-Dieter Walter ist Gründer und CEO der SSV Software Systems GmbH. Darüber hinaus ist er als Vorstandsmitglied des Industrieforums VHPready tätig, um einen Standard für die Kommunikation im Smart Grid zu etablieren und engagiert sich seit Jahren aktiv in der Expertengruppe Internet der Dinge innerhalb der Fokusgruppe Intelligente Vernetzung des Digital Gipfel der Bundesregierung.

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