KNIME Data Talks - Smart Manufacturing: Realität, Vision oder Hype?

Präsentationen des KNIME Data Talks vom 26. Januar 2022.

KNIME Data Talks - Smart Manufacturing
Viele machen Big Data und wissen es gar nicht

Speaker: Frank Heitkaemper (Robert Bosch GmbH)

Frank Heitkaemper zeigt, wie Big Data & KI im Bosch-Werk Feuerbach lösungsorientiert verwendet werden. Dabei verdeutlicht er, warum die Domain Kompetenz nicht ersetzbar ist. Außerdem erklärt er, wie ein Manufacturing Execution System (MES) mittels einer Lambda Architektur erweitert werden kann. Mit dem Ziel, neue Herausforderung, wie z.B. das Anwenden von Vorhersagemodellen innerhalb von Sekunden / Minuten und das Trainieren von Vorhersagemodellen auf großen Datenmengen, zu meistern, ohne das MES System zu belasten.

Experts Insight - KNIME Edge

Speaker: Alexander Fillbrunn (KNIME)

Wie aktuelle Anforderungen im Bereich Manufacturing mit KNIME Edge gemeistert werden können steht im Fokus von Alexanders Vortrag. Dazu gehören z.B. das Bearbeiten zahlreicher Anfragen, eine geringe Latenz für schnelle Vorhersagen, eine hohe Verfügbarkeit um Ausfälle zu vermeiden und eine einfach Skalierbarkeit. Anhand des Beispielworkflows mit Bildverarbeitungsfunktionalität zeigt er, wie mittels KNIME Edge ein Workflow in einem Kubernetes-Cluster bereitgestellt werden kann, um von einem Mini-Förderband aufgenommene Bilder live zu klassifizieren.

Quo Vadis? Datenwertschöpfung im Bereich Manufacturing

Speaker: Dr. Michael Wolff (thaltegos GmbH)

In seinem Vortrag thematisiert Michael Wolff, wie eine zielgerichtet digitale Wertgenerierung im Bereich Manufacturing stattfinden kann. Dabei zeigt er die Potenziale in unterschiedlichen Anwendungsbereichen auf, welche Herausforderungen es auf dem Weg zu einer datenbasierten Wertschöpfung gibt und welche Faktoren zum Erfolg führen.

Hinweis: Wir dürfen nicht alle Präsentationen veröffentlichen.

Falls Sie mehr über den Einsatz von KNIME in der Fertigung erfahren möchten, finden Sie hier einige hilfreiche Ressourcen.

LinkedInTwitterShare