Machine Learning im Maschinenbau

Machine Learning und die autonome Verarbeitung von großen Datenmengen erhalten im Maschinenbau eine immer größere Relevanz. Informationen aus vielen verschiedenen und häufig unterschiedlichen Systemen und deren automatisierte Evaluation stellen viele Unternehmen vor neue Herausforderungen. Wie erkenne ich wichtige Inhalte und filtere gezielt mit vertretbaren Aufwand Wissen aus Millionen von Datensätzen?

intergator Cognitive Services eröffnen neue Möglichkeiten zur intelligenten Verarbeitung umfangreicher Daten. Lassen Sie sich in mehreren Vorträgen von den verschiedenen Methoden maschinellen Lernens überzeugen und erfahren Sie in spannenden Kundenvorträgen, wie intergator und Cognitive Services auch Ihre Daten effizient verarbeiten kann.

Agenda

Zeit Veranstaltung
09:30 - 10:00 Kick-Off Vortrag
10:00 - 10:45 Vorstellung intergator Enterprise Search
10:45 - 11:00 Kaffeepause
11:00 - 12:00 Autonome Datenevaluierung mit Machine Learning - Automatische Klassifizierung von Dokumenten mit KI bei der Automotive Lighting Reutlingen GmbH
12:00 - 13:00 Mittagspause
13:00 - 13:45 Vortrag: Cognitive Search Client beim Deutschen Patent- und Markenamt
13:45 - 14:15 Vortrag: Showcases - Cognitive Services mit intergator
14:15 - 15:00 Expert Tables und 2. Kaffeepause

Details

Künstliche Intelligenz, Machine Learning oder Neuronale Netze sind derzeit in aller Munde und viele Unternehmen nehmen diese Themen häufig enthusiastisch auf, ohne bisher wirksame Konzepte gesehen zu haben. Was leistet künstliche Intelligenz? Wie helfen uns Methoden maschinellen Lernens der stetig wachsenden Datenflut gerecht zu werden? Welche Ansätze gibt es Daten "intelligent" zu bearbeiten?

Bereits seit einigen Jahren beschäftigen wir uns mit Machine Learning und haben eine Reihe von Methoden entwickelt Daten autonom zu verarbeiten und neue Zusammenhänge daraus zu erschließen. Unser primärer Ansatz ist die unternehmensweite Suche, die mit kognitiven Verfahren erweitert, vollkommen neue Möglichkeiten eröffnet. Daten werden dabei nicht mehr nur gefunden, sondern in einen Sinnzusammenhang gebracht, der bisher nur manuell erschlossen werden konnte.

Erfahren Sie in diesem Vortrag was Machine Learning leisten kann und welche Probleme sich damit elegant bewältigen lassen.

intergator ist eine moderne Enterprise Search, die als Single Point of Information Access sämtliche Datenquellen eines Unternehmens an einer zentralen Stelle verfügbar macht. Egal ob E-Mails, File-Server, Datenbanken oder ERP-Systeme - mittels zahlreicher (meist kostenloser) Konnektoren, können Quellen einfach angebunden und durchsucht werden. Mühsame Recherchen in unterschiedlichen autarken Systemen oder Daten ohne Zusammenhang werden mit intergator schneller gefunden und in Beziehung gebracht, um von der Information zum Wissen zu werden.

Mit über 15 Jahren kontinuierlicher Entwicklung gehört intergator heute zu den leistungsfähigsten Enterprise Search-Lösungen am Markt und findet sowohl Einsatz in der Industrie, der Forschung als auch bei Behörden.

Dieser Vortrag stellt die unterschiedlichen Module von intergator vor und zeigt, welche verschiedenen Einsatzmöglichkeiten unsere Enterprise Search bietet.

Die Digitalisierung kompletter Entwicklungs- und Produktionsprozesse, die Strukturierung und Vernetzung und der entsprechenden Daten und Systeme oder die nachhaltige Etablierung eines Wissensmanagements stellen viele Industriebetriebe vor große Herausforderungen. Nicht nur müssen unterschiedliche Daten miteinander verbunden, sondern anschließend auch in verständliche Beziehung gebracht werden, um aus der Datenmenge relevante Informationen zu ziehen und daraus wiederum Wissen zu erschließen. Auch die zielgerichtete Aufbereitung der Daten für unterschiedliche Bedürfnisse und der damit verbundene Zugriff darauf, benötigen intelligente Systeme und moderne Techniken.

In diesem Vortrag gibt die Automotive Lighting Reutlingen GmbH einen Einblick, wie Machine Learning zur Klassifizierung von Inhalten genutzt werden kann, um die Enterprise Search um eine automatisch generierte Facette zur Unterscheidung von Fachgebieten zu erweitern. Erfahren Sie, welche neuen Konzepte im Umgang mit Machine Learning und künstlicher Intelligenz entwickelt werden müssen und welche neuen Herausforderungen Einfluss auf komplexe Prozesse haben, um effizient Wissen aus Daten generieren zu können.

Gemeinsam mit dem Deutschen Patent- und Markenamt haben wir eine Lösung entwickelt, die Patentanmeldungen automatisiert und autonom inhaltlich kategorisiert und für eine anschließende Recherche aufbereitet. Dabei wird das eingereichte Dokument von einem trainierten System erfasst und mit Methoden des Machine Learnings ausgewertet. Im Kern des Modells wurden verschiedene statistische Methoden angewandt und die Daten entsprechend aufbereitet (Füllwörter wie Artikel, Personalpronomen, etc. wurden gelöscht) und die wichtigsten Begriffe in einen mehrdimensionalen Vektorraum übertragen. Patentprüfer können über eine Suchmaske anschließend iterativ durch ähnliche Anmeldungen suchen und damit prüfen, ob die Anmeldung gegen bereits erteilte Patente verstößt.

Dieser Vortrag berichtet aus Sicht des DPMA von den grundlegenden Überlegungen, der technischen Umsetzung und den resultierenden Implikationen. Erfahren Sie, wie unsere Cognitive Services die Patentrecherche wesentlich erleichtert und beschleunigt.

Anhand verschiedener Projekte aus unterschiedlichen Branchen, zeigen wir in diesem Vortrag, wie intergator und Cognitive Services verknüpft werden können und welche Herausforderungen man mit unseren Produkten lösen kann. Mit wenigen Anpassungen wird intergator zum Digital Workplace erweitert oder ist als Social Intranet für die moderne Unternehmenskommunikation einsetzbar.