Dissertation Oliver Niggemann

Dissertation Oliver Niggemann-15
Von der Datenerfassung über das Modelllernen bis zum Generieren von Handlungsanweisungen müssen vorhandene Lösungen generisch zusammengefügt werden.

Von der Datenerfassung über das Modelllernen bis zum Generieren von Handlungsanweisungen müssen vorhandene Lösungen generisch zusammengefügt werden.

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Die VDI-Konferenz „Daten in der Industrie - Rohstoff mit Risiko? Sie wollen mehr über die rechtlichen Aspekte der Nutzung industrieller Daten erfahren und sich über die Auswirkungen der neuen DSGVO informieren?

“ bringt daher Hersteller und Anwender von industriellen Produktionsmaschinen mit IT- und Rechtsexperten zusammen, um gemeinsam praxistaugliche Lösungen für die technischen, wirtschaftlichen und vor allen rechtlichen und regulatorischen Herausforderungen zu finden. Dann sichern Sie sich jetzt Ihr Ticket für die VDI-Konferenz „Daten in der Industrie - Rohstoff mit Risiko?

Im Projekt KOARCH wird dazu gemeinsam mit Industrieunternehmen und Forschungseinrichtungen an einer neuen Automatisierungstechnik gearbeitet, die mit künstlicher Intelligenz effizienter gestaltet werden soll.

Übergeordnetes Ziel der Projektbeteiligten: Unterschiedliche Industrie 4.0-Geräte und -Komponenten sollen herstellerunabhängig zusammenarbeiten, dabei gemeinsam auf Daten und Informationen, wie Anomalien oder Optimierungsziele zugreifen.

Dabei sind jedoch mehrere Herausforderungen zu bewältigen: Echtzeit-Datenerfassung und Speicherung, Datenanalyse, Mensch-Maschine Schnittstellen, Feedback- und Steuerungsmechanismen.

In diesem Kurs werden die Ansätze des maschinellen Lernens und der Künstlichen Intelligenz in CPS anhand von Services, wie Predictive Maintenance, Energieoptimierung, Diagnose und Optimierung, erläutert.Es geht dabei weniger um das tiefe algorithmische Verständnis der Verfahren, als vielmehr um die Probleme und Chancen der eher heterogenen Ansätze für maschinelles Lernen.Mit diesem Lehrgang können Vorbedingungen für den Einsatz von maschinellen Lernmethoden in der Produktion abgeprüft, Vor- und Nachteile verschiedener Methoden abgewägt und anhand funktionierender Beispiele eigene Projekte umgesetzt werden.Die Mehrheit der Projekte zur Überwachung und Diagnose cyber-physischer Systeme (zum Beispiel Produktionsanlagen) beruhen auf von menschlichen Experten erstelltem Wissen.Dieses Wissen ist jedoch nur selten verfügbar, oft unvollständig, schwer zu überprüfen und zu warten.Datengetriebene Ansätze sind daher eine vielversprechende Alternative, da diese die großen Datenmengen nutzen, die heutzutage in CPS gesammelt werden.Algorithmen verwenden die Daten, um das zur Überwachung notwendige Wissen automatisch zu lernen.Diese VDI-Konferenz „Daten in der Industrie - Rohstoff mit Risiko? “ beschäftigt sich ausführlich mit folgenden Aspekten rund um die Nutzung industrieller Daten: Begrüßung und Eröffnung Prof. Auch ein Austausch von Algorithmen und Lösungsstrategien soll etabliert werden, sodass ein Netzwerk zusammenarbeitender Produktionsanlagen entsteht.Im ersten Schritt des Projektes wird dazu eine anpassbare Referenzarchitektur entwickelt, die die praktische Vernetzung verschiedener Anlagen und Systeme ermöglicht.

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