Industrial AI

& Data Science.

Künstliche Intelligenz für die Fabrik der Zukunft

Ihre Ansprechpartner

Marion Eigner

Siemens AG

Marion Eigner ist Co-Lead im Tech-Bereich Industrial AI & Data Science in der Arena2036 und arbeitet für Siemens im Bereich Data Analytics and Artificial Intelligence, wo sie gemeinsam mit Kunden daran arbeitet Methoden des maschinellen Lernens in den Bereichen Mobility, Smart Infrastructure und Digital Industries wertstiftend und nachhaltig einzusetzen.

 

Arne Raulf

Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt

Arne Raulf ist Co-Lead im Tech-Bereich Industrial AI & Data Science in der Arena2036. Im Institut für KI-Sicherheit des DLR ist er Leiter der Abteilung Algorithms & Hybrid Solutions und außerdem kommissarisch für KI-Ausführungsumgebungen zuständig. Der Fokus des DLR Instituts liegt auf der Absicherung von KI und ihrer sicheren Verwendung in sicherheitskritischen Anwendungen wie Luftfahrt, Raumfahrt, Energie und Verkehr.

 

Industrial AI & Data Science

Wert aus Daten schöpfen

Mit rasant zunehmender Automatisierung der Fertigungsprozesse rund um die Entwicklung und Wertschöpfungskette der Mobilitäts- und Produktionsbranche, bieten Verfahren der Künstlichen Intelligenz und des Maschinellen Lernens Potenzial, Produktionsverfahren adaptiv und selbstlernend zu gestalten sowie diese auf Basis sensorisch erfasster Maschinendaten zu optimieren. Im Techbereich Industrial AI & Data Science werden dafür erste KI-Piloten kontinuierlich entwickelt und Use Cases in einer realen Produktionsumgebung realisiert.

 

Die Kernkompetenz des Techbereichs ist dabei, datengestützte Methoden unter industriellen Anforderungen wie z.B. Robustheit oder Nachvollziehbarkeit einzusetzen. Von komplexer Datenanalysen zur Effizienzsteigung von Prozessen, prädiktiver Wartung, Qualitätsoptimierung oder autonomer Steuerung, deckt der Techbereich somit die Haupteinsatzfelder für industrielle Anwendungen von KI und Datenanalyse ab. Technologische Schwerpunkte liegen dafür u.a. auf der Prozessierung unterschiedlichster Datenströme.

Das komplexe Querschnittsthema KI wird über den Techbereich für die ARENA2036-Community auch für “KI-Neulinge” zugänglich gemacht, neue Projektthemen diskutiert und Synergien zwischen Forschungs- und Industriepartnern identifiziert.

Student Challenges

Als Student Challenge werden wir gemeinsam mit euch zwei kompetitive Hackathons (BYOD) realisieren, in denen wir versuchen auf der Grundlage von Industrie-Daten, Lösungen zu speziellen Problemen zu finden. Die Veranstaltungen werden im Sommer- und im Wintersemester abgehalten und über bis zu 4 Teams, a 4 Personen realisiert. Der einzelne Hackathon wird dann jeweils 3h dauern und auf dem Forschungs-Campus Arena2036 organisiert.

Touchpoints

Sowohl Marion, als auch Arne bieten über das Jahr verteilt regelmäßige Touchpoints zu sich und den Teammitgliedern in der Arena an. Innerhalb dieser Termine können wir Fragestunden zum Themenkomplex Industrial AI & Data Science, als auch zur Arbeit des DLR oder Siemens anbieten. Weiterhin können wir auch im Rahmen von Abschlussarbeiten über mögliche Studentenarbeiten diskutieren.

Die Termine werden in Kürze bekanntgegeben.

Termine im Wintersemester 2022

Werden in Kürze bekanntgegeben.

Termine im Sommersemester 2023

Werden in Kürze bekanntgegeben.