Kolloquium: Industrial Analytics – Data Analytics und Künstliche Intelligenz in der industriellen Wertschöpfung

Die Digitalisierung der industriellen Wertschöpfungskette führt zu enormen Mengen heterogener Daten, von Sensordaten aus der Produktentwicklung über Maschinendaten aus der Fertigung bis hin zu Felddaten aus der Produktnutzung. Die zielgerichtete Integration und Nutzung dieser Daten zur Realisierung datengetriebener Prozesse und Produkte stellt einen kritischen Erfolgsfaktor für Industrieunternehmen dar. Dies wird auch unter dem Schlagwort „Industrial Analytics“ zusammengefasst und bezieht sich auf Datenmanagement, Datenanalyse und Künstliche Intelligenz in der industriellen Wertschöpfung. In diesem Vortrag werden grundlegende Konzepte von Industrial Analytics beschrieben sowie praxisnahe Anwendungsfälle, z.B. Predictive Quality, und deren Umsetzungsherausforderungen diskutiert. Darüber hinaus werden entsprechende IT-Technologien und IT-Architekturen aus der industriellen Praxis vorgestellt, z.B. zur Realisierung von Data Lakes und Machine-Learning-Anwendungen.