Sind Daten das neue Öl? Ist Künstliche Intelligenz ein Allheilmittel? Wie funktionieren Autonome Systeme in der Industrie? Viele Fragestellungen sind rund um die aktuellen Aufgaben von Industrie 4.0 entstanden Unter dem Motto „Datenanalyse für produzierende Unternehmen – vom Monitoring zur Prädiktion: Versprechungen, Technologien und Resultate“ blickten die rund 40 Teilnehmerinnen und Teilnehmer, die zur Hälfte an der Hochschule Offenburg vor Ort und zur Hälfte online zugschaltet waren, hinter die Kulissen.

Nach der Begrüßung durch den Prorektor für Forschung Transfer Prof. Dr. Thomas Seifert und Prof. Axel Sikora, den Leiter des Instituts für verlässliche Embedded Systems und Kommunikationselektronik, ordnete letzterer das Thema zunächst in den wissenschaftlichen und wirtschaftlichen Kontext ein. Anschließend folgten verschiedene Fachvorträge über Forschungsarbeiten an der Hochschule Offenburg und Best-Practice-Beispiele aus Unternehmen.

Über die „Klassifizierung von Geologie und Betriebsmodus von Tunnelbohrmaschinen während des Vortriebs“ sprach Stefan Mauerberger, Data Scientist der Herrenknecht AG in Schwanau. Sebastian Schwendemann, Gruppenleiter Informatik bei der Erwin Junker Maschinenfabrik GmbH in Nordrach, referierte über „Transfer Learning basierte predictive Maintenance Ansätze für Kugellager“. Und Marcus Rüb von der Hahn-Schickard Gesellschaft für Angewandte Forschung in Villingen-Schwenningen stellte „Technologien und Anwendungsbeispiele für Edge-KI“ vor.

Im Anschluss an die Vorträge fand ein intensiver fachlicher Austausch der teilnehmenden Forschenden, Entwickelnden und Anwendenden statt, bei dem auch Möglichkeiten der Zusammenarbeit und erste konkrete Schritte besprochen wurden.