Unsere KI-Trainer stellen sich vor

Künstliche Intelligenz ist im Grunde die logische Fortführung der Digitalisierung – und ist dabei keinesfalls neu. Die grundsätzlichen Ideen dahinter existieren bereits seit einigen Jahrzehnten. Digitalisierung ermöglicht uns jetzt, die zahlreichen Daten von Maschinen, aus dem ERP-System oder aus der Umwelt zu sammeln, zu speichern und durch Datenanalyse und maschinelle Lernverfahren gewinnbringend zu nutzen.

Als Teil der nationalen KI-Strategie der deutschen Bundesregierung wurde Mitte 2019 das Programm „KI für KMU“ ins Leben gerufen. Im Zuge dessen unterstützt das Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Augsburg seit 1. September 2019 den bayerischen Mittelstand bei Fragen rund um Künstliche Intelligenz und die Nutzung von Daten. Unsere drei KI-Trainer sind als Experten des Kompetenzzentrums die Ansprechpartner für kleine und mittlere Unternehmen, wenn sie Künstliche Intelligenz im Betrieb und im Geschäftsmodell anwenden möchten. Die KI-Trainer informieren in Schulungen und Informationsveranstaltungen und begleiten die Unternehmen in Potenzialanalysen und Umsetzungsprojekten.

Wir stellen Ihnen unsere drei KI-Trainer vor:

 

Marcus Röhler

Marcus Röhler studierte Maschinenwesen mit Schwerpunkt Produktionstechnik und Mechatronik an der Technischen Universität München. Seit 2017 ist er wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fraunhofer IGCV in Augsburg und beschäftigt sich hier mit dem Einsatz maschineller Lernverfahren in der Produktion – Beispiele hierfür sind Predictive Quality und Deep Reinforcement Learning.

Wie unterstützt du den bayerischen Mittelstand als KI-Trainer?

In zahlreichen Projekten mit Unternehmen konnte ich Einblicke in die derzeitigen Problemstellungen und Herangehensweisen von kleinen bis großen Unternehmen in den Bereichen Digitalisierung und Künstliche Intelligenz gewinnen. Als KI-Trainer kombiniere ich diese Erkenntnisse aus der Industrie mit meinen Erfahrungen in der Anwendung von KI-Ansätzen. Mein Ziel ist es, Transparenz bezüglich der Möglichkeiten und Grenzen von Künstlicher Intelligenz zu schaffen und Unternehmen Werkzeuge zur Auseinandersetzung mit der komplexen Thematik an die Hand zu geben.

 

Steffen Ziegler

Steffen Ziegler studierte Maschinenwesen an der Technischen Universität München und ist seit 2018 wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Abteilung Produktionsmanagement am Fraunhofer IGCV. Zudem arbeitet er in diversen Data Science-Projekten im Produktionsumfeld mit.

Wie kann der Mittelstand Data Mining für sich nutzen?

Der Mittelstand kann Data Mining-Methoden zur Analyse großer Datenmengen in vielfältigen Anwendungsgebieten nutzen. Beispiele dafür sind die Vorhersage von Bauteilqualitäten oder die intelligente Prozessregelung von Maschinen. Mit Data Mining können unbekannte Muster entdeckt und in Wissen überführt werden. Dieses Wissen kann anschließend gewinnbringend eingesetzt werden. So können beispielsweise Maschinenausfälle frühzeitig erkannt und damit unnötige Stillstandzeit vermieden werden.

 

Maximilian Henke

Maximilian Henke studierte Maschinenbau mit den Schwerpunkten Produktion und Robotik. Seit 2019 ist er als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fraunhofer IGCV im Bereich Robotik tätig. Hier lassen sich viele KI-Ansätze wiederfinden, wozu zum Beispiel die Objekterkennung und das Anlernen von Greifoperationen zählen.

Was ist ein Beispiel für maschinelles Lernen im Betrieb?

Beim maschinellen Lernen wird einer Maschine anhand von Beispielen beigebracht, Muster und Gesetzmäßigkeiten in zumeist komplexen Daten zu erkennen. Im Anschluss daran können ähnliche Probleme ohne zusätzlichen Aufwand behandelt werden. Eine beispielhafte Anwendung für maschinelles Lernen ist die Erkennung von Fehlern bei der Fertigung von Kunststoffbauteilen, wie z. B. Kratzer und Risse. Mittels Kameratechnik werden Auffälligkeiten in den Bauteilen aufgenommen und durch die trainierte KI erkannt und klassifiziert. Dies ermöglicht es, fehlerhafte Teile auszusortieren oder durch einen Abgleich mit Prozessdaten Anlageneinstellungen so anzupassen, dass Fehler von vorneherein vermieden werden.

 

Unsere nächsten Veranstaltungen zum Thema KI finden Sie hier.