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Durch die zunehmende Automatisierung im Maschinen- und Anlagenbau fallen immer größere Datenmengen – »Big Data« – an. Für die Analyse und Verarbeitung dieser komplexen Daten hat das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie BMWi gemeinsam mit dem Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS und weiteren Partnern aus Wirtschaft und Wissenschaft das Projekt »SAKE – Semantische Analyse Komplexer Ereignisse« initiiert. Am 14. November 2017 präsentieren die Partner ihre Ergebnisse und informieren über den aktuellen Stand der Forschung in den Bereichen »Smart Data« und »Maschinelles Lernen«.
Immer mehr Prozesse der industriellen Produktion werden durch Sensoren aufgenommen und überwacht. Ließen sich die dabei entstehenden enormen Datenmengen zentral und in Echtzeit auswerten, könnten mit den Ergebnissen die Abläufe im Unternehmen optimiert und dadurch die Produktionskosten erheblich gesenkt werden. Ziel des SAKE-Projekts ist die Entwicklung einer Plattform für die effiziente Integration und Verarbeitung von Strömen heterogener Ergebnisdaten. An dem durch das BMWi geförderten Projekt beteiligen sich neben dem Fraunhofer IAIS die USU Software AG, Heidelberg Druckmaschinen AG, AviComp Controls GmbH, Ontos GmbH sowie die Universität Leipzig.
Mit der Plattform soll eine »Big-Data-Toolbox« für die Verarbeitung von über Sensoren aufgenommenen Daten entstehen, insbesondere für Maschinenbau, Produktion und IT-Monitoring. Aus vorgefertigten Modulen lassen sich damit künftig individuelle Anwendungen für unterschiedliche Einsatzzwecke realisieren. Die am Projekt beteiligten Industriepartner evaluieren die einzelnen Bausteine der Toolbox in der Praxis.
SAKE – Ergebnispräsentation in Berlin
Zur Präsentation der SAKE-Projektergebnisse laden die Projektpartner herzlich ein.
Wann: 14. November 2017 | 14 bis 18 Uhr
Wo: Berlin – Crowne Plaza Hotel Potsdamer Platz (Hallesche Straße 10)
Anmeldung: Anmeldungen nimmt Ulrike Petersen entgegen: ulrike.petersen@iais.fraunhofer.de
Teilnahme: Die Teilnahme an der Veranstaltung ist kostenlos.
Weitere Informationen: https://www.sake-projekt.de
Aktuelle Forschung zu den Themen Smart Data und Maschinelles Lernen
Teilnehmer und Teilnehmerinnen der Ergebnispräsentation erfahren, wie Industrieunternehmen mithilfe der SAKE-Verfahren ihre Maschinen und Anlagen prädiktiv überwachen lassen und wie Big Data und Machine Learning dem Fachpersonal Unterstützung bei Entscheidungen bieten. Anhand von Ergebnisberichten sowie Vorträgen können sie sich zum aktuellen Stand der Forschung im Bereich Smart Data und Maschinelles Lernen informieren. Best Practices aus der Industrie runden das Programm ab.
Veranstaltungshinweis: Fachkongress für Industrial Analytics und Big Data in der Industrie
Im Anschluss an die SAKE-Präsentation folgt in Berlin die nächste spannende Veranstaltung zum Thema Industrie 4.0: Vom 15. bis 16. November 2017 findet in der Bundeshauptstadt bereits die zweite Fachkonferenz »Industrial Analytics und Big Data in der Industrie« statt. Der Kongress bietet eine Plattform für Entscheider, CDOs und IT-Experten aus Industrieunternehmen und lädt dazu ein, sich branchenübergreifend zum Einsatz von Data-Analytics-Technologien und Big-Data-Strategien im Industrieumfeld auszutauschen.
Weitere Informationen und Anmeldung: https://www.sv-veranstaltungen.de/fachbereiche/big-data/
https://www.sake-projekt.de Projektwebseite
»SAKE – Semantische Analyse Komplexer Ereignisse«
Source: Fraunhofer IAIS
Ziel des SAKE-Projekts ist die Entwicklung einer »Big-Data-Toolbox« zur Förderung von Industrie 4.0
Source: Heidelberger Druckmaschinen AG
SAKE-Presseinformation und Agenda
Criteria of this press release:
Business and commerce, Journalists, Scientists and scholars, all interested persons
Economics / business administration, Electrical engineering, Information technology, Mechanical engineering
transregional, national
Research projects, Transfer of Science or Research
German
»SAKE – Semantische Analyse Komplexer Ereignisse«
Source: Fraunhofer IAIS
Ziel des SAKE-Projekts ist die Entwicklung einer »Big-Data-Toolbox« zur Förderung von Industrie 4.0
Source: Heidelberger Druckmaschinen AG
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