Die Themen maschinelles Lernen, IoT und Industrie 4.0 sind in der aktuellen Forschung und Entwicklung eng miteinander verknüpft. An vielen Stellen tauchen diese Begriffe auf und werden mit großen Hoffnungen verbunden. Die tatsächliche Verknüpfung dieser Schlüsseltechnologien in ihren verschiedenen Kontexten um einen echten Mehrwert zu generieren bleibt jedoch eine große Herausforderung.
Dieser Vortrag wird einen Überblick über das Themengebiet maschinelles Lernen geben und anhand einiger ausgewählter Beispiele aus der Praxis zeigen, wie das Thema Machine Learning im Internet of Things nutzbar gemacht werden kann."
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Daniel Lütticke
ist Diplom-Informatiker und wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Informationsmanagement im Maschinenbau an der RWTH Aachen University. In seiner Forschung beschäftigt er sich mit der strukturierten Aufnahme von Maschinendaten mittels moderner Verfahren wie OPC UA oder MQTT und der Nutzung dieser Daten zur fortschrittlichen Steuerung und Regelung von Industrieanlagen.
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Christian Scheiderer
hat einen Master of Science in Automatisierungstechnik und ist als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Informationsmanagement im Maschinenbau an der RWTH Aachen University tätig. In seiner Forschung beschäftigt er sich mit dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz zum Erlernen von Steuerungsstrategien für Industrieroboter.