#129 | IoT-Data Science – so geht skalierbare Umsetzung und Integration | avantum consult & blue-zone

#PredictiveMaintenance #MachineLearning #IoTDataIntegration
www.iotusecase.com

Verschmelzung von IoT und KI: In der 129. Folge des IoT Use Case Podcast sprechen wir darüber, wie die Kombination von IoT-Daten und maschinellem Lernen neue Möglichkeiten zur Prozessoptimierung und Interaktion in der Industrie eröffnet. Zu Gast sind Jakob Procher, zur Zeit der Podcastaufnahme Consultant KI & Data Science bei der avantum consult GmbH, und Andreas Lehner, Leiter Innovation bei der blue-zone AG, stellvertretend für unseren IoT-Partner All for One.

Folge 129 auf einen Blick (und Klick):

• [13:15] Herausforderungen, Potenziale und Status quo – So sieht der Use Case in der Praxis aus
• [23:48] Lösungen, Angebote und Services – Ein Blick auf die eingesetzten Technologien

Zusammenfassung der Podcastfolge

Die Episode handelt von der revolutionären Verschmelzung von IoT und KI, die neue Möglichkeiten zur Optimierung von Prozessen und zur Verbesserung der Interaktion in der Industrie eröffnet. Experten wie Jakob Procher und Andreas Lehner teilen ihre wertvollen Einblicke in die Implementierung und das Potenzial dieser Technologien, untermauert durch praktische Beispiele aus ihren eigenen Erfahrungen. Projekte wie shopfloor.GPT illustrieren, wie Large Language Models in der Industrie angewendet werden können, um Effizienz zu steigern und Störungen schneller zu erkennen und zu beheben.

Ein zentraler Diskussionspunkt ist die unverzichtbare Rolle von Datenqualität und -anbindung für den Erfolg von KI-Anwendungen. Konkrete Anwendungsfälle, wie die Optimierung von Schmiedemaschinen und Schwerlasttransportern, veranschaulichen, wie spezifische Probleme durch den Einsatz von KI und IoT gelöst werden können.

Die Folge beleuchtet außerdem die Bedeutung von Cloud-Technologien, die als Katalysator für effektive Datenkonnektivität und die Realisierung von KI-Projekten dienen. Ein weiterer wichtiger Aspekt sind die Prinzipien von MLOps und DevOps, die die Automatisierung und Effizienz von KI-Projekten unterstützen.

Den Blick in die Zukunft werfend, thematisiert die Podcastfolge Trends wie Explainable AI und Responsible AI als zukünftige Schwerpunkte in der KI-Entwicklung. Diese Entwicklungen haben das Potenzial, die Transparenz und Verantwortlichkeit von KI-Modellen zu erhöhen und ihre Integration in die Industrie zu erleichtern.

Die wirtschaftlichen Vorteile solcher Technologien, einschließlich der Reduzierung von Ausschussraten und der Optimierung von Produktionsprozessen, werden als entscheidender Mehrwert für Unternehmen hervorgehoben. Abschließend betont die Episode die Notwendigkeit einer strategischen Implementierung von KI-Technologien, um echte Geschäftsprobleme effektiv zu adressieren und langfristigen Erfolg zu sichern.

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Relevante Folgenlinks:

Andreas (https://www.linkedin.com/in/andreas-lehner-7b3696227/)
Daniel Jorde (https://www.linkedin.com/in/dr-daniel-j-451857223/)
Madeleine (https://www.linkedin.com/in/madeleine-mickeleit/) 

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