SPS 2019
Drei Fragen an...Silke Lödige
Rund um das Thema Digitalisierung und Vernetzung bietet Weidmüller ein breites Portfolio. Wie Kunden nun Mehrwert aus den Daten generieren können, zeigt das Unternehmen auf der SPS in Nürnberg. Silke Lödige, Referentin der Fachpresse, sprach mit uns über Machine Learning und die Zukunft von KI-Anwendungen.
Was sind die wichtigsten Entwicklungen bei Weidmüller seit der letzten SPS und was werden wir in Nürnberg zu sehen bekommen?
Weidmüller hat in den letzten Jahren viele kommunikationsfähige Komponenten zur Bereitstellung und Verarbeitung von Prozessdaten auf den Markt gebracht. Auf der SPS/IPC/Drives 2018 haben wir erstmalig eine Anlage gezeigt, die komplett von unseren Lösungen um u-mation inklusive Steuerung, Remote I/O-System, Stromversorgung, Verbindungstechnik und Signalwandler gesteuert wurde. Hier zahlt sich aus, dass wir uns frühzeitig im Bereich Industrie 4.0 positioniert haben, die wir jetzt auch auf zukünftige wichtige Marktthemen ausweiten. Mit unserem Portfolio rund um u-mation haben wir hier bereits eine gute Basis etabliert. Auf der Smart Production Solution 2019 zeigen wir nun, wie Kunden Mehrwert aus den Daten generieren können – von smarten Sensoren und Steckverbindern, Industrial-Ethernet-Komponenten bis zu Machine-Learning-Lösungen.
Wie holt man diesen Mehrwert aus Anwendungen mit Big Data?
Oft lauten die zentralen Fragen des Maschinenbauers und -betreibers: Sind die Daten meiner Maschine ausreichend gut, dass ich mit Hilfe von Machine-Learning einen für mich relevanten Mehrwert erzeugen kann? Enthält die Sensorik meiner Maschine nicht genutzte relevante Informationen, um mir einen ungenutzten signifikanten Mehrwert zu erzeugen? Diese Fragen kann der Maschinenbauer und -betreiber heute nicht ohne ein umfangreiches Projekt mit einem Data Scientist beantworten. Deswegen übernehmen die Datenanalyse und Modellbildung vornehmlich heute noch Data Scientists. Ihr Expertenwissen ist heute überwiegend notwendig, um die Methoden der Künstlichen Intelligenz oder des maschinellen Lernens auf die Daten anzuwenden und Modelle zu entwickeln, die zum Beispiel Anomalien erkennen oder Fehler vorhersagen. Daher arbeitet der Data Scientist bei der Modellentwicklung eng mit dem Maschinenbauer oder -betreiber zusammen. Die Verknüpfung von Domänenwissen mit den Methoden des maschinellen Lernens ist entscheidend.
Wie sehen Sie hier die weitere Entwicklung?
Zukünftiger Erfolg wird maßgeblich davon abhängen in wieweit es den Unternehmen gelingt, künstliche Intelligenz in die Produkte und Services zu integrieren, um Wertschöpfungspotenziale zu erschließen. Momentan ist der Umgang mit den Verfahren der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens einer im Vergleich zur Anzahl von Ingenieuren winzigen Gruppe von Data Scientists vorbehalten. Dies bremst die Ausbreitung und die breite industrielle Anwendung von künstlicher Intelligenz. Technologische Ansätze wie das Automated Machine Learning helfen dieses Ressourcenproblem zu überwinden und die schnelle Durchdringung der Industrie mit KI-Anwendungen voranzubringen. Diesen Prozess möchten auch wir mit unserem Softwarewerkzeug zur assistierten Erzeugung von Modellen vorantreiben.
Halle 9, Stand 351
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