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

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

39 Minuten

Beschreibung

vor 4 Wochen

#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.

-----
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/) 


Jetzt IoT Use Case auf LinkedIn folgen

Kommentare (0)

Lade Inhalte...

Abonnenten

15
15
:
: