data:unplugged Archiv

Das Startup Actyx tritt an DIE Plattform zur Digitalisierung der Fabrik zu werden. Die Entwicklung und Ausführung von Anwendungen geschieht dabei auf einer sicheren, leistungsstarken dezentralen Edge-Plattform, einem sog. Multi-Node-Betriebssystem. Ich spreche dazu heute mit Maximilian Fischer, einem der Co-Founder von Actyx. Unsere Themen: Mindset Amerika vs Europa. (ab 06:53) Das WHY von Actyx. (ab 08:15) High-Level Überblick zu Actyx. (ab 14:39) ActyxOS als Betriebssystem für Fabriken. (ab 16:38) Plattform-Business hinter Actyx. (ab 28:45) Konkrete Anwendungsbeispiele (z.B. bei Klöckner). (ab 33:52) Dezentrales vs zentrales System für die Datenwertschöpfung. (ab 38:12) Zum Digitalisierungsstand von Fabriken. (ab 40:36) Umsetzung mit Dienstleistungspartnern. (ab 45:15) SAP oder Celonis als potenzielle Käufer? (ab 50:18) Wie stark sind Amazon, Google oder Microsoft investiert im Bereich Smart Factory? (ab 54:08)

Das Startup maiot tritt an die Nutzung von Machine Learning zu demokratisieren durch automatisierte und reproduzierbare Machine Learning Pipelines. Mit dem Co-Founder und CEO von maiot besprechen wir heute unter anderem: Entstehungsgeschichte hinter dem Startup maiot. (ab 00:51) Das WHY von maiot. (ab 05:22) Von Predictive Maintenance für LKWs zu einer allgemeinen Machine Learning Lösung. (ab 08:18) Was ist MLOps? (ab 14:41) Welche Probleme löst maiot konkret? (ab 20:23) Business Innovation von maiot. (ab 30:55) 5 Jahre in die Zukunft geschaut, wie weit wird die Adoption von Machine Learning und MLOps sein? (ab 43:19)

Lidl ist nach der Anzahl der Filialen der größte Discounter-Konzern der Welt. Hier wollen wir erfahren, was Lidl in Sachen Datenwertschöpfung unternimmt. Unser heutiger Gast dazu ist passenderweise Kolja Dobrindt, welcher die globale Verantwortung für den Bereich Analytics bei Lidl inne hat. Unsere Themen: Überblick zu Lidl mit Fokus auf Analytics. (ab 03:16) Konkrete Chancen für den Einzelhandel durch Datenwertschöpfung und KI: z.B. Logistiknetzwerkoptimierung oder Sortimentsanpassung. (ab 10:35) Kunden besser verstehen durch Treueprogramme (die Lidl Plus App) und weitere Datenquellen, wie z.B. Rezepte im Internet. (ab 22:34) Nutzung von Sensoren in der Filiale für z.B. Laufweganalysen? (ab 31:06) Interaktivität beim Einkaufen durch Nutzung des Smartphones. (ab 37:04) Sind Newcomer wie Picnic oder Flaschenpost eine Bedrohung für Discounter? (ab 38:44) Auswirkungen der Corona-Krise auf den Einzelhandel. (ab 43:20)

ONE LOGIC ist ein agiler Anbieter von Data Science, welcher eine Kombination aus einer App Building Plattform und Experten für Datenanalysen zur Verfügung stellt. Unser heutiger Gast Dr. Sebastian Wernicke verantwortet dort ein Team von mehr als 40 Data Scientists und Entwicklern. Überblick zu unseren Themen: Große Strategieberatungen haben besondere Systeme für die Mitarbeiterentwicklung. (ab 04:24) Von TED zu Influencer bzw. Bizzfluencer bzw. Thought Leader? (ab 08:01) Graphen bzw. Netzwerke im Zusammenhang mit Datenwertschöpfung. (ab 10:30) Zusätzliche algorithmische Aspekte gewinnen an Bedeutung in Data Science. (ab 12:32) Überblick zu ONE LOGIC. (ab 17:22) Was verbirgt sich hinter der ONE DATA Datenplattform? (ab 25:38) Konkrete Beispiele aus dem Projektgeschäft. (ab 38:59) Die Grenzen von Big Data. (ab 52:31) Wie wird man TED-Speaker? (ab 1:01:13)

Frau Kreuter ist Professorin an der Ludwig-Maximilians-Universität München und an der University of Maryland. In ihrer Forschung beschäftigt sich Frau Kreuter mit Social Data Science, Umfragemethoden, Datenschutz, systematischen Verzerrungen von Daten sowie mit mobiler Technologie zur Datenerfassung. Frau Prof. Kreuter leitet am Institut für Arbeitsmarkt und Berufsforschung (IAB) in Nürnberg das Kompetenzzentrum Empirische Methoden und an der University of Maryland das Joint Program in Survey Methodology (JPSM). Unsere Themen im Überblick: Die Coleridge Initiative stellt eine sichere Cloud-Umgebung zur Verfügung für den Datentransfer zwischen Unternehmen, Wissenschaftlern und Politikberatung. (ab 05:15) Gemeinsames Datenerhebungsprojekt mit der Firma Umlaut. (ab 07:38) Was verbirgt sich hinter Applied und Social Data Science? (ab 09:51) Kritische Betrachtung moderner Umfragemethoden wie sie z.B. bei Appinio oder Civey durchgeführt werden. (ab 14:45) Konkrete Beispiele für Social Data Science, u.a. Zusammenarbeit mit Facebook. (ab 19:20) Nicht für alle Aufgaben in der Datenwertschöpfungskette braucht es einen Uni-Abschluss. (ab 48:04) Digitalisierung in der Hochschulbildung. (ab 54:18)

KONUX ist ein führendes deutsches KI-Scale-Up, das Predictive-Maintenance-Lösungen im Eisenbahnumfeld entwickelt. Das besondere ist, dass KONUX nicht nur die Datenanalysen durchführt, sondern auch die Sensoren für die Messungen selbst entwickelt. Unser heutiger Gast, Dr. Olav Stetter, ist Head of Data Science bei KONUX und kann viele spannende Aspekte der Datenwertschöpfung erläutern. Unsere Themen im Überblick: Entrepreneurship vs. Angestelltsein in der Startup-Welt. (ab 05:06) Sind Physiker die vielversprechendsten Kandidaten im Tech-Bereich? (ab 07:38) Was macht KONUX? (ab 10:25) Die besondere Vertriebssituation im Eisenbahnumfeld. (ab 13:57) Data Science bei KONUX. (ab 15:39) Von der Entstehungsgeschichte zur großen Vision bei KONUX. (ab 25:10) Mehr zur Predictive-Maintenance-Lösung. (ab 28:05) Effekte von Corona auf KONUX. (ab 35:12) Die Verbindung von klassischer Industrie und moderner Datenanalyse birgt ein großes Potenzial. (ab 38:13)

Das Team von Claudia Pohlink bei den T-Labs treibt die Adaption von KI-Methoden wie dem maschinellen Lernen über relevante Geschäftsbereiche hinweg voran. Hauptforschungsschwerpunkt ist die Anwendung von Quantencomputing, sowohl im Bereich der Cybersicherheit als auch rund um Anwendungsfälle der Nachhaltigkeit. Da die T-Labs die KI im Jahr 2017 als Innovations-Kernbereich etabliert haben, gehört die Forschungseinrichtung der Deutschen Telekom zu den aktivsten Akteuren zum Thema KI in Berlin. Im Jahr 2019 wurde Frau Pohlink als eine der Global Women Leaders in KI geehrt. Die wichtigsten Themen im Überblick: Die Rolle des T-Labs innerhalb der Deutschen Telekom. (ab 04:24) Wie genau arbeitet T-Labs? (ab 07:03) Die Schwerpunkte bei T-Labs. (ab 10:31) Konkrete Projektbeispiele. (ab 12:04) T-Labs alles andere als ein Elfenbeinturm. (ab 14:46) Verständnis von Sprache wird nicht mehr erforscht mit T-Labs. (ab 18:05) Die Innovationsthemen im Bereich KI in den nächsten 5-10 Jahren. (ab 20:40) Weitere Aufgaben bei der Deutschen Telekom (u.a. Aufklärung zu Datenschutz). (ab 25:27) Wie wichtig ist KI für die Deutsche Telekom und generell für die Telekommunikation? (ab 33:42) Tipps für Unternehmen, die AI-First werden wollen. (ab 35:45) KI in Europa hat ein Vermarktungsproblem. (ab 38:09)

Die Allianz wurde 1890 in Berlin gegründet und ist heute einer der größten Versicherer der Welt. Unser heutiger Gast Dr. Benedikt Laudage, promovierter Jurist und aktuell Head of Data Analytics bei der Allianz in Deutschland, gibt tiefe Einblicke, welche Rolle Datenwertschöpfung bei der Allianz und allgemein im Versicherungswesen spielt. Die wichtigsten Themen im Überblick: Wie wird man Head of Data Analytics als Jurist? (ab 01:14) Welche Chancen ergeben sich für Versicherungen durch Datenwertschöpfung und KI? (ab 09:05) Aufgabenverteilung zwischen Aktuaren und Data Scientists. (ab 11:35) Welchen Herausforderungen muss sich konkret die Allianz beim Thema Datenwertschöpfung stellen? (ab 16:12) Die Risikobeschreibung ist betriebswirtschaftlich das wichtigste Thema für Data Analytics. (ab 24:10) Das Data Analytics Team ist besonders kreativ im Auffinden neuer Datenquellen. (ab 26:40) Der Gleichheitsgrundsatz in der Versicherung. (ab 41:13) Sind InsurTechs eine Bedrohung für die traditionellen Versicherer? (ab 43:24) Innovative Versicherungsprodukte im asiatischen Raum. (ab 51:47)

Dr. Gerhard Rolletschek ist einer der beiden Gründer der Glanos GmbH und Experte auf dem Gebiet der semantischen Datamining-Technologie mit einem speziellen Fokus auf Firmendatenextraktion und –aggregation. Er ist promovierter Computerlinguist und hat seit 2003 zahlreiche Projekte mit renommierten internationalen Kunden im Bereich Informationsextraktion und Suchtechnologien durchgeführt. Die wichtigsten Themen im Überblick: Zu den Ursprüngen von Hyperlinks und Hypertext. (ab 02:43) Was macht Glanos? (ab 07:26) Das Problem der Re-Identifikation. (ab 10:03) Mitbewerberanalyse mittels Text-Mining. (ab 16:20) Wieviel Linguistik steckt noch in heutigen Text-Analytics-Lösungen? (ab 21:52) Mitbewerberanalyse als konkretes Beispiel. (ab 25:33) Klassifikation von Stellenanzeigen als weiteres konkretes Beispiel. (ab 32:05) Fake News erkennen. (ab 38:46) Herausforderungen mit Social Media. (ab 46:28) Einschätzung zu GPT-3. (ab 54:34)

Rosella Wenninger ist geschäftsführende Gesellschafterin bei uNaice, ein Unternehmen mit dem Schwerpunkt Textrobotik bzw. -automatisierung. Die wichtigsten Themen im Überblick: Vom Auseinanderbauen der Stereoanlage zu Textautomation. (ab 02:08) Was steckt hinter uNaice? (ab 06:56) Automatisierte News Streams. (ab 12:39) Semantische Suche für Websites und Onlineshops. (ab 20:43) Technologiepartner von uNaice (v.a. AX Semantics). (ab 22:40) Von strukturierten zu unstrukturierten Daten und Texten. (ab 26:31) Konkrete Beispiele für die Verwendung von Textrobotern. (ab 28:52) Sind mit den letzten Durchbrüchen im NLG-Bereich bald alle Autoren arbeitslos? (ab 38:51) Gibt es durch Corona eine größere Nachfrage nach Textautomatisierung? (ab 43:56)

Das Westphalia DataLab wurde im Herbst 2017 von einem Team um Prof. Dr. Reiner Kurzhals, Cornelius Brosche und dem seit 145 Jahren bestehenden Unternehmen FIEGE Logistik als strategischem Investor gegründet. Rund 60 Mitarbeiter arbeiten an maßgeschneiderten End-to-End Lösungen sowie an standardisierten Off-the-Shelf Software-Lösungen für die Kunden des Westphalia DataLabs. In der heutigen Episode unterhalte ich mich mit dem neuen Managing Director, Philip Vospeter, der zuvor Head of Digital Transformation bei CLAAS war. Unsere Themen im Überblick: Digitale Transformation bei CLAAS. (ab 02:28) Zu den Anfängen des Westphalia DataLabs. (ab 17:01) Worum genau geht es beim Westphalia DataLab. (ab 19:44) Consulting vs. Produktentwicklung. (ab 24:33) Zur strategischen Partnerschaft mit FIEGE. (ab 31:05) REMONDIS als neuer Industrieinvestor. (ab 33:21) Zur strategischen Ausrichtung des Westphalia DataLabs. (ab 36:12) Forecasting (z.B. Absatzprognose) als erstes Produkt des Westphalia DataLabs. (ab 39:58) Projekt DeepEye: Mit KI gegen Altersblindheit. (ab 44:54) Weitere Produkte in der Pipeline. (ab 58:58) Daten- und KI-basierte Wertschöpfungsnetzwerke am Beispiel der Logistik. (ab 1:03:34) Veränderungen durch die Corona-Krise. (ab 1:08:04)

Karina ist Unternehmerin durch und durch. Ihr erstes Startup hat sie neben Studium und Job aufgebaut, und zwar das Unternehmen "MBzwo", welches die Möbelwerkstatt ihrer Familie in die Online-Welt gebracht hat. Ihr aktueller Fokus liegt auf ihrem zweiten Startup "Lana Labs", das eine auf Automatisierung ausgelegte Process-Mining-Software anbietet. Unsere Themen im Überblick: MBzwo, Möbelwerkstatt und Familienbetrieb 2.0. (ab 05:12) Hintergründe zu Lana Labs und Process Mining. (ab 20:14) Automatisierung im Process Mining ermöglicht es Fachanwendern selbst Datenaufbereitungen und -analysen durchzuführen. (ab 35:14) Uns erwarten intelligentere Analysen im Process Mining. (ab 38:19) Einbezug von Kontextinformationen sowie Datenaustausch & Kollaboration als Innovationsthemen im Process Mining. (ab 39:34) Konkrete Beispiele für Process Mining. (ab 43:26) Menschen und Maschinen in der Prozessoptimierung, eine Abgrenzung. (ab 46:33) Aktuelle Herausforderungen für Lana Labs. (ab 51:04) Jetzt ist die Zeit für Innovation! (ab 55:38)

500 Millionen Kunden und Unternehmen vertrauen auf Aviras Sicherheitsexpertise und die preisgekrönte Antivirensoftware. Unser Gast Manuel blickt auf eine langjährige erfolgreiche Karriere im Bereich Machine Learning zurück, von Forschung bis Industrie. Seit nunmehr 5 Jahren arbeitet er bei Avira als Data Scientist, zuletzt ist er als Vice President für das Thema Data Intelligence bei Avira verantwortlich. Überblick zu unseren Themen: Relevanz von Körpersignalen in Informationssystemen und Benutzeroberflächen. (ab 04:36) Was macht Avira? (ab 12:57) Wie wichtig sind heute Virenscanner? (ab 17:53) “Data Intelligence” bei Avira, wie viel davon circa zahlt auf die Business-Seite ein (Marketing, BI etc.), wie viel auf das/die Produkt/e? (ab 20:25) Vom datengetriebenen zum experimentgetrieben Unternehmen zum Unternehmen mit KI-Kultur. (ab 26:57) Beispiele für Datenwertschöpfung bei Avira. (ab 35:58) Tech-Stack der Data Intelligence Unit bei Avira. (ab 46:29) Mindset im Unternehmen und Buyin vom Top-Management sind die größten Herausforderungen für den Erfolg von Data Intelligence. (ab 48:54) Zur großen Bedeutung von Forschung bei Avira. (ab 51:46)

Dr. Ulrich Faisst ist Beauftragter für digitale Transformation bei TRUMPF, einem fast hundertjährigen deutschen Hightech-Unternehmen in Familienbesitz mit einem Jahresumsatz von über 3,5 Milliarden Euro. Das Unternehmen ist spezialisiert auf Werkzeugmaschinen, Laser für Halbleiter, Track-and-Trace-Lösungen für die Produktion sowie 3D-Drucker für medizinische Geräte und die Raumfahrt. Unsere Themen im Überblick: Die Technologie ist kein Bottleneck mehr. (ab 05:22) Was macht TRUMPF? (ab 06:21) Laserschneiden war eine Selbstdisruption. (ab 07:44) Ambidextrie als Erfolgsfaktor. (ab 09:13) Smart Factory: wo stehen wir und wohin geht die Reise? (ab 10:48) Künstliche Intelligenz ist in erster Linie noch ein "Explore" und kein "Exploit". (ab 13:41) Beispiele für Datenwertschöpfung bei TRUMPF. (ab 14:13) Wie groß ist die Disruption durch KI in der Industrie? (ab 20:45) "Internehmertum" bei TRUMPF. (ab 22:13) Datenwertschöpfung im Ökosystem - welche Potentiale bestehen zur herstellerübergreifenden Zusammenarbeit zwischen den Maschinenbauern? (ab 25:25) Veränderungen durch die Corona-Krise, z.B. Fernwartung bei Kunden. (ab 30:15)