Maschinelles Lernen: In unter einer Stunde zum Modell für den Use Case

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Maschinelles Lernen: In unter einer Stunde zum Modell für den Use Case

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Weidmüller, Anbieter von Lösungen für Industrial Connectivity, will mit der zur Hannover Messe Preview gezeigten Automated Machine Learning Software maschinelles Lernen in der Industrie breiter verankern.
Maschinelles Lernen: Weidmüller mit neuer Software
  • Die deutsche Industrie steht derzeit vor vielen Herausforderungen.
  • Maschinelles Lernen kann die industrielle Transformation vorantreiben helfen.
  • Die Voraussetzung: Machine-Learning-Modelle lassen sich ohne Spezialwissen schnell erstellen und nutzen.

Weidmüller will maschinelles Lernen in der Industrie in die Breite tragen. Das Unternehmen hat auf der Hannover Messe Preview seine Automated Machine Learning Software präsentiert und will gemeinsam Machine Learning mit Microsoft in der Industrie besser verankern.

Die Hannover Messe Preview am 12. Februar in Hannover hat es gezeigt: Kaum ein anderer Bereich steht aktuell vor so vielen Herausforderungen wie die Industrie in Deutschland. Es sind zwar noch einige Wochen, bis die Hannover Messe ihre Tore öffnet, einen ersten Vorgeschmack auf die wichtigsten Trends und Tendenzen konnten Besucher und Journalisten auf der Preview aber schon jetzt bekommen.

Unter dem Motto Pioneering Industrial Connectivity – Easy. Flexible. Efficient. präsentierte Weidmüller sein Automated Machine Learning-Tool, eine Software, mit der Benutzer Machine-Learning-Modelle in der verarbeitenden Industrie eigenständig erstellen und nutzen können, ohne spezielles Wissen im Bereich maschinelles Lernen zu benötigen. „Mit der Lösung präsentieren wir uns als Pionier im Bereich Machine Learning und können hervorragend an das Motto der Hannover Messe anknüpfen, die Industrielle Transformation voranzutreiben“, erklärt Sybille Hilker, Unternehmenssprecherin der Weidmüller Gruppe.

Maschinelles Lernen soll demokratischer werden

Neben einem Stand, an dem die Besucher einen Live-Einblick in die Lösung bekamen, präsentierte Tobias Gaukstern, Leiter der Business Unit Industrial Analytics, die Weidmüller-Vision von der Demokratisierung des maschinellen Lernens bei der gemeinsamen Eröffnungsrede mit Microsoft. Christoph Berlin, Partner Program Manager, Azure Industrial IoT der Microsoft Corporation, erklärte dabei, wie Unternehmen Datensilos überwinden sowie Innovationen in großem Maßstab einführen können, wenn sie branchenübergreifend zusammenarbeiten und Daten gemeinsam nutzen, indem sie Industriestandards, Open-Source-Referenzarchitekturen sowie gemeinsame Datenmodelle dafür nutzen.

„Daten wurden traditionell in proprietären Systemen verwaltet, die Datensilos bilden und die Produktivität verlangsamen“, erklärte Christoph Berlin. „Unternehmen können größere Einblicke gewinnen, wenn sie diese Datensätze zusammenführen und in einen Kontext stellen. Gemeinsam genutzte offene Datenformate helfen den Beteiligten in der gesamten Lieferkette, auf diese Erkenntnisse einfach zuzugreifen und ihre Produktion entsprechend zu optimieren.“

Tobias Gaukstern zeigte anschließend, wie das Automated Machine Learning Tool von Weidmüller, das auf Microsoft Azure läuft, die Open Manufacturing Plattform ergänzt – und wie maschinelles Lernen in der Industrie skaliert werden soll. „Datenbasierte Services sind heute ein Differenzierungsfaktor und zukünftig die Voraussetzung für den ökonomischen und ökologischen Erfolg. Daher sollten wir ML- und KI-Lösungen mutig in die industrielle Anwendung bringen, wozu die Anwendung des maschinellen Lernens so stark vereinfacht werden muss, dass Domänenexperten mit ihrem Wissen über die Maschine oder den Produktionsprozess eigenständig ML- bzw. KI-Lösungen realisieren können“, verdeutlicht Gaukstern. „Hierbei ergänzen sich Weidmüller und Microsoft hervorragend, da eine Zusammenarbeit in einem Ökosystem die Transformations-, Innovations-, und Skalierungsgeschwindigkeit für alle teilnehmenden Partner erhöht.“

Mit dem Automated Machine Learning Tool, das seinen Ursprung auch in der Zusammenarbeit mit dem Spitzencluster „Intelligente technische Systeme OWL“ hat, ist der Domänenexperte in der Lage, in weniger als einer Stunde eigenständig ein erstes ML-Modell für seinen Use Case zu erstellen und auf der Maschine auszuführen, wofür ein Data Scientist vorher im Rahmen eines Projektes mehrere Wochen bis Monate gebraucht hätte.

Lösungen für IIoT

Der Schwerpunkt der Hannover Messe liegt auch dieses Jahr wieder auf Produkten und Lösungen für die Automatisierung und Digitalisierung. Weidmüller will sich als Spezialist im Bereich IIoT etablieren und präsentiert im April unter dem Motto „Pioneering Industrial Connectivity – Easy. Flexible. Efficient.“ Innovationen in den Bereichen Elektromobilität, IIoT, Push-In-Anschlusstechnik, Machine Learning und Workplace Solutions. „In den vergangenen Jahrzehnten hat Weidmüller mit seinen wegweisenden Innovationen eine ganze Branche mitgestaltet“, legt Hilker dar. „Als Pionier der Industrial Connectivity stellen wir uns den aktuellen und zukünftigen Herausforderungen der Industrie. Wo kann man das besser zeigen als auf der Hannover Messe – dem Home of Industrial Pioneers.“

Neuer Stand in Halle 12

Mit der Preview beginnt ab jetzt die Vorbereitungsphase für die Hannover Messe 2020, bei der Weidmüller eines der ersten Unternehmen ist, das bereits dieses Jahr das neue Konzept der Hannover Messe umsetzt. „Wir sind der Hannover Messe seit Jahren eng verbunden und freuen uns, dass wir das neue Konzept der Messegesellschaft durch unseren Umzug bereits in diesem Jahr unterstützen können“, erklärt Hilker. „Unser neuer Auftritt in Halle 12 wird die Besucher sowohl in Bezug auf Ausrichtung, Konzeption und Optik positiv überraschen.“

Bild: Journalisten konnten auf der Hannover Messe Preview einen Einblick in die Automated Maschine Learning Software am Stand von Weidmüller erhalten. Bildquelle: Weidmüller

Weitere Informationen: https://www.weidmueller.com/int/

Erfahren Sie hier mehr über Machine Learning und Analytik im Maschinenbau.

Lesen Sie auch: “Retrofit: Wenn ältere Maschinen mit Sensorik smart werden”.

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