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Global Financial Markets Intelligence

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2. Jahrestagung KI & Data Analytics in Manufacturing

Deep & Machine Learning in der Produktion, Big Data, IIOT, Autonome Systeme in der Produktion, vernetzte Produktion, intelligente Automatisierung, Sensorik & Data Analytics

13-14 Nov 2018
Sofitel Berlin Kurfürstendamm, Germany


Why You Should Attend

2. Jahrestagung KI & Data Analytics in Manufacturing

Selbstlernende Roboter, der Google-Algorithmus, Voice-Assistenten wie Alexa und Co.: Künstliche Intelligenz ist eines der prägenden Themen unserer Zeit. Maschinen können eben längst nicht nur repetitive Vorgänge schneller als der Mensch ausführen. Mittels selbstlernender Algorithmen sind sie etwa in der Lage, Transportvorgänge selbstständig zu steuern und sich untereinander abzustimmen. Lange Zeit mussten Menschen lernen, wie Maschinen funktionieren, wie sie zu bedienen sind und wie sie so effizient wie möglich genutzt werden. Heute ist es umgekehrt: Maschinen lernen Prozesse zu verstehen, mit ihrer Umgebung zu interagieren und ihr Verhalten intelligent anzupassen. Robotik, Sensortechnik, Big Data und Künstliche Intelligenz machen Maschinen in der industriellen Produktion heute smarter als jemals zuvor. Besonders Methoden wie Machine Learning waren in den letzten Jahren dafür verantwortlich, dass hier maßgebliche Fortschritte erzielt wurden.

In der Produktion soll künstliche Intelligenz für einen Turboschub sorgen. Allein im Automotive-Sektor und in der verarbeiteten Industrie setzen sechs von zehn Unternehmen bei der Automatisierung ihrer Fertigungsprozesse auf KI, so ein Kernergebnis der Sopra-Steria-Studie. In beiden Branchen verspricht man sich davon schnellere Abläufe und damit spürbare Wettbewerbsvorteile.

Machine-Learning-Algorithmen bringen zwei wesentliche Vorteile in den Produktionsprozess:

- Verbesserung der Produktqualität

- Flexibilisierung des Produktionsprozesses

In vielen Industriebereichen ist Machine Learning inzwischen der zentrale Innovationstreiber.


Key Topics

  • Data Analytics und IIOT im industriellen Umfeld
  • Machine Learning in der Produktion
  • Vom Machine Learning zu Deep Learning
  • Entwicklung von Algorithmen in der Produktion
  • Digitale Assistenten in der Produktion

  • Why Choose GFMI marcus evans?

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    Practical Insights From

    Dr. Jan-Philipp Simen
    Data Scientist / Digital Innovation Partners
    Carl Zeiss AG

    Dr. Zeljko Cancarevic
    Leiter Simulation und Innovation
    Georgsmarienhütte GmbH

    Gregor Steinhagen
    Entwicklungsingenieur Industrie 4.0
    Gräbener Maschinentechnik GmbH & Co. KG

    Marcus Kögler
    Projektleiter Prozessindustrie 4.0
    Fraunhofer Institut für Fabrikbetrieb und –automatisierung (IFF)

    Dr. Florian Arzberger
    Director Operations & COO Division
    H.C. Starck Ceramics GmbH

    Thomas Thiele
    Experte für Künstliche Intelligenz im Think Tank Digitalisierung und Technik
    Deutsche Bahn AG

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    Katharina Zilske


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    Unter den Linden 21

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