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Machine Learning – im Spannungsfeld zwischen Wunsch und Wirklichkeit

17.04.2018 - 11:59

Der VDMA-Expertenkreis Machine Learning des Fachverbands Software und Digitalisierung hat einen Quick Guide verfasst, um dem Management von Maschinebauunternehmen erste Hilfestellungen zur betriebswirtschaftlichen Einschätzung und Relevanz von Machine Learning zu ermöglichen.

Machine Learning oder auch Künstliche Intelligenz erobern sich immer mehr ihren Platz in der Produktionswelt. Die Technologie und ihre Tools werden ständig weiterentwickelt und springen - aus der Konsumproduktewelt kommend - nun in den industriellen Sektor über und damit auch in den Maschinenbau. 

Doch warum ist das Thema jetzt so aktuell? Was gestern nicht möglich war, ist heute schon Realität aufgrund einer bezahlbaren, hohen Rechenleistung in Kombination mit der Verfügbarkeit großer Datenmengen, aus denen man lernen kann.

Vielfältige Möglichkeiten für den Maschinenbau 

Machine Learning kann ein wesentlicher Baustein im Maschinenbau werden, seine international führende Position zu erhalten und auszubauen. Ein Großteil der Anwendungen ist heute noch gar nicht absehbar. Doch es gibt bereits viele praktische Anwendungsgebiete und Lösungen, die Unternehmen im Maschinenbau einen schnellen Einstieg in das Thema Machine Learning ermöglichen. Ansätze liegen sowohl in der Optimierung der Prozesse als auch im Erhalt und in der Erweiterung der Produktinnovationsführerschaft.  

Kernthemen, die für eine gewisse Verunsicherung sorgen, sind das notwendige Wissen und die Erfahrungen mit der Auswahl, Entwicklung und Konfiguration von relevanten Algorithmen und der Datenbeschaffung sowie -bereitstellung. Hinzu kommen unklare rechtliche Aspekte und Implikationen, die Unternehmen von Investitionen in Machine Learning abhalten. Insbesondere tun sich viele Maschinenbauer mit der Erkundung und der Definition eines fachlichen Anwendungsfeldes bzw. Projektes schwer. So wird das Thema oft, wie auch bei anderen innovativen Technologien, an die IT oder die Produktentwicklung weitergegeben, wodurch der Fokus häufig auf technische Aspekte reduziert wird, anstatt auch betriebswirtschaftliche Mehrwerte gleichwertig zu betrachten. 

Eingesetzt wird Machine Learning bereits heute, um kritische Entscheidungen in der medizinischen Diagnostik, an den Finanzmärkten oder in der Energiewirtschaft zu unterstützen oder gar automatisch zu treffen. 

Quick Guide des VDMA

Der VDMA-Expertenkreis Machine Learning des Fachverbands Software und Digitalisierung hat aus diesem Grund einen Quick Guide verfasst. Der Leitfaden richtet sich vor allem an das Management von Maschinebauunternehmen, die sich mit dem Thema Machine Learning in ihrem Unternehmen beschäftigen oder in Zukunft beschäftigen möchten.

Ziel des Quick Guide ist es, dem Management erste Hilfestellungen zur betriebswirtschaftlichen Einschätzung und Relevanz von Machine Learning zu ermöglichen, um eine eigene Herangehensweise und Strategiedefinition daraus ableiten zu können. Der Leitfaden gibt dabei Hinweise zu den Chancen, Herausforderungen und möglichen Lösungen. Vor allem soll der Quick Guide dabei helfen, sich dem Thema Machine Learning mit den richtigen Fragen zu nähern und daraus eigene Schlüsse ziehen zu können.

Nutzen, Chancen und Risiken für den Maschinen- und Anlagenbau 

In vielen Maschinenbauunternehmen herrscht allerdings noch Unsicherheit darüber, ob es sich bei Machine Learning um ein geschäftsrelevantes Thema handelt. Die zunehmende Austauschbarkeit einzelner Maschinen wird in vielen Bereichen dazu führen, dass künftig nicht mehr nur die Maschine, sondern vor allem ergänzende Leistungen verkauft werden. Hiermit ändert sich die Geschäftsgrundlage für die Unternehmen gravierend. Dies erklärt, warum das Thema im Management und in vielen Fachbereichen von Maschinenbauunternehmen höchst präsent ist.  

Machine Learning bringt dem deutschen Maschinen- und Anlagenbau ungeahnte Möglichkeiten, bestehende Geschäfts- und Produktionsprozesse zu optimieren und Maschinen zu intelligenten und beinahe autark arbeitenden Prozessdienstleistern reifen zu lassen. Grundsätzlich können Machine Learning-Nutzenpotenziale in der Optimierung von internen Prozessen angesiedelt werden, zum Beispiel in der Zahlungseingangsverarbeitung, Angebotserstellung oder auch Produktionsplanung, sowie im Kontext der Produkteigenschaften.
Solche Anwendungsfälle und Praxiserfahrungen haben die Experten im Quick Guide zusammengetragen. Viele Unternehmensprozesse lassen sich durch Machine Learning besser als bisher darstellen und bieten effizientere Lösungen. Die Beispiele sollen das Management im ersten Anlauf dabei unterstützen, sich mit Machine Learning auseinanderzusetzen und zu beschäftigen.

Über den Expertenkreis

Über 30 Experten haben im Schulterschluss aus Maschinenbau, Automatisierungshäuser und Softwareunternehmen an dem Leitfaden gearbeitet. Der Expertenkreis besteht weiterhin, die Mitarbeiter stehen für das Thema Machine Learning im VDMA zur Verfügung und werden die Materie weiterhin betreuen. 

Der Quick Guide kann unter der E-Mail-Adresse biljana.gabric(at)vdma.org bestellt werden.

sud.vdma.org

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Machine Learning – im Spannungsfeld zwischen Wunsch und Wirklichkeit

17.04.2018 - 11:59

Der VDMA-Expertenkreis Machine Learning des Fachverbands Software und Digitalisierung hat einen Quick Guide verfasst, um dem Management von Maschinebauunternehmen erste Hilfestellungen zur betriebswirtschaftlichen Einschätzung und Relevanz von Machine Learning zu ermöglichen.

Machine Learning oder auch Künstliche Intelligenz erobern sich immer mehr ihren Platz in der Produktionswelt. Die Technologie und ihre Tools werden ständig weiterentwickelt und springen - aus der Konsumproduktewelt kommend - nun in den industriellen Sektor über und damit auch in den Maschinenbau. 

Doch warum ist das Thema jetzt so aktuell? Was gestern nicht möglich war, ist heute schon Realität aufgrund einer bezahlbaren, hohen Rechenleistung in Kombination mit der Verfügbarkeit großer Datenmengen, aus denen man lernen kann.

Vielfältige Möglichkeiten für den Maschinenbau 

Machine Learning kann ein wesentlicher Baustein im Maschinenbau werden, seine international führende Position zu erhalten und auszubauen. Ein Großteil der Anwendungen ist heute noch gar nicht absehbar. Doch es gibt bereits viele praktische Anwendungsgebiete und Lösungen, die Unternehmen im Maschinenbau einen schnellen Einstieg in das Thema Machine Learning ermöglichen. Ansätze liegen sowohl in der Optimierung der Prozesse als auch im Erhalt und in der Erweiterung der Produktinnovationsführerschaft.  

Kernthemen, die für eine gewisse Verunsicherung sorgen, sind das notwendige Wissen und die Erfahrungen mit der Auswahl, Entwicklung und Konfiguration von relevanten Algorithmen und der Datenbeschaffung sowie -bereitstellung. Hinzu kommen unklare rechtliche Aspekte und Implikationen, die Unternehmen von Investitionen in Machine Learning abhalten. Insbesondere tun sich viele Maschinenbauer mit der Erkundung und der Definition eines fachlichen Anwendungsfeldes bzw. Projektes schwer. So wird das Thema oft, wie auch bei anderen innovativen Technologien, an die IT oder die Produktentwicklung weitergegeben, wodurch der Fokus häufig auf technische Aspekte reduziert wird, anstatt auch betriebswirtschaftliche Mehrwerte gleichwertig zu betrachten. 

Eingesetzt wird Machine Learning bereits heute, um kritische Entscheidungen in der medizinischen Diagnostik, an den Finanzmärkten oder in der Energiewirtschaft zu unterstützen oder gar automatisch zu treffen. 

Quick Guide des VDMA

Der VDMA-Expertenkreis Machine Learning des Fachverbands Software und Digitalisierung hat aus diesem Grund einen Quick Guide verfasst. Der Leitfaden richtet sich vor allem an das Management von Maschinebauunternehmen, die sich mit dem Thema Machine Learning in ihrem Unternehmen beschäftigen oder in Zukunft beschäftigen möchten.

Ziel des Quick Guide ist es, dem Management erste Hilfestellungen zur betriebswirtschaftlichen Einschätzung und Relevanz von Machine Learning zu ermöglichen, um eine eigene Herangehensweise und Strategiedefinition daraus ableiten zu können. Der Leitfaden gibt dabei Hinweise zu den Chancen, Herausforderungen und möglichen Lösungen. Vor allem soll der Quick Guide dabei helfen, sich dem Thema Machine Learning mit den richtigen Fragen zu nähern und daraus eigene Schlüsse ziehen zu können.

Nutzen, Chancen und Risiken für den Maschinen- und Anlagenbau 

In vielen Maschinenbauunternehmen herrscht allerdings noch Unsicherheit darüber, ob es sich bei Machine Learning um ein geschäftsrelevantes Thema handelt. Die zunehmende Austauschbarkeit einzelner Maschinen wird in vielen Bereichen dazu führen, dass künftig nicht mehr nur die Maschine, sondern vor allem ergänzende Leistungen verkauft werden. Hiermit ändert sich die Geschäftsgrundlage für die Unternehmen gravierend. Dies erklärt, warum das Thema im Management und in vielen Fachbereichen von Maschinenbauunternehmen höchst präsent ist.  

Machine Learning bringt dem deutschen Maschinen- und Anlagenbau ungeahnte Möglichkeiten, bestehende Geschäfts- und Produktionsprozesse zu optimieren und Maschinen zu intelligenten und beinahe autark arbeitenden Prozessdienstleistern reifen zu lassen. Grundsätzlich können Machine Learning-Nutzenpotenziale in der Optimierung von internen Prozessen angesiedelt werden, zum Beispiel in der Zahlungseingangsverarbeitung, Angebotserstellung oder auch Produktionsplanung, sowie im Kontext der Produkteigenschaften.
Solche Anwendungsfälle und Praxiserfahrungen haben die Experten im Quick Guide zusammengetragen. Viele Unternehmensprozesse lassen sich durch Machine Learning besser als bisher darstellen und bieten effizientere Lösungen. Die Beispiele sollen das Management im ersten Anlauf dabei unterstützen, sich mit Machine Learning auseinanderzusetzen und zu beschäftigen.

Über den Expertenkreis

Über 30 Experten haben im Schulterschluss aus Maschinenbau, Automatisierungshäuser und Softwareunternehmen an dem Leitfaden gearbeitet. Der Expertenkreis besteht weiterhin, die Mitarbeiter stehen für das Thema Machine Learning im VDMA zur Verfügung und werden die Materie weiterhin betreuen. 

Der Quick Guide kann unter der E-Mail-Adresse biljana.gabric(at)vdma.org bestellt werden.

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Fotos der AMB

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    Zur AMB 2020 werden rund 90.000 internationale Fachbesucher und 1.500 Aussteller auf dem Stuttgarter Messegelände erwartet.BILDNACHWEIS MESSE STUTTGART
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    Vom 15. bis 19. September 2020 schlägt das Herz der Metallbearbeitung bereits zum 20. Mal in Stuttgart. (Hauptbild)BILDNACHWEIS MESSE STUTTGART
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    Die Aussteller der AMB zeigen Lösungsansätze und Konzepte für die Produktion von morgen.BILDNACHWEIS MESSE STUTTGART
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    Auf einer Fläche von mehr als 120.000 Bruttoquadratmetern stehen dann Innovationen und Weiterentwicklungen in der Metallbe- und verarbeitung im Fokus.BILDNACHWEIS MESSE STUTTGART
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    Aktuelle Themen der AMB 2020 werden unter anderem die Digitalisierung in der Fertigung, Additiv Manufacturing in der Metallbearbeitung oder die Weiterentwicklungen in der e-Mobilität sein.BILDNACHWEIS MESSE STUTTGART
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    2018 hat die AMB Bestmarken aufgestellt. Noch nie konnte so viel Ausstellungsfläche belegt werden und kamen so viele Aussteller und Besucher auf das Messegelände. AMB20_PM01_AMB_feiert_Jubilaeum_7: Die AMB – Internationale Ausstellung für Metallbearbeitung präsentiert spanende und abtragende Werkzeugmaschinen, Präzisionswerkzeuge, Messtechnik und Qualitätssicherung, Roboter, Werkstück- und Werkzeughandhabungstechnik, Industrial Software & Engineering, Bauteile, Baugruppen und Zubehör.BILDNACHWEIS MESSE STUTTGART
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    Für die AMB 2020 erwartet der Messe-Chef erneut die volle Geländebelegung.BILDNACHWEIS MESSE STUTTGART
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    Die Anmeldephase für die AMB 2020 ist beendet. Das Projektteam prüft jetzt die Anmeldungen und erarbeitet die ersten Platzierungsvorschläge.BILDNACHWEIS MESSE STUTTGART
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    Auch die 20. AMB, die vom 15. bis 19. September 2020 auf der Messe Stuttgart stattfindet, wird wieder restlos ausgebucht und das gesamte Messegelände belegt sein.BILDNACHWEIS MESSE STUTTGART
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    Dann präsentieren an fünf Messetagen alle namhaften Aussteller ihre Innovationen und Weiterentwicklungen für die metallbe- und verarbeitende Industrie.BILDNACHWEIS MESSE STUTTGART
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    Rund 90.000 internationale Fachbesucher und 1.500 Aussteller werden zur AMB 2020 auf dem Stuttgarter Messegelände erwartet.BILDNACHWEIS MESSE STUTTGART
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    Fachmessen wie die AMB – 15. bis 19. September 2020 – bieten die optimale Plattform, um sich gerade in konjunkturell schwächeren Zeiten, für die Zukunft gut aufzustellen.BILDNACHWEIS MESSE STUTTGART
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    Die Aussteller der AMB zeigen welche Innovationen und Weiterentwicklungen die metallbe- und verarbeitende Industrie bei anstehenden strategischen Entscheidungen unterstützen können.BILDNACHWEIS MESSE STUTTGART
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    Rund 90.000 internationale Fachbesucher und 1.500 Aussteller werden zur AMB 2020 auf dem Stuttgarter Messegelände erwartet.BILDNACHWEIS MESSE STUTTGART
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  • AMB 2020: PM Nr. 4

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    Zur AMB 2020 werden Aussteller und Besucher auch über Ressourcenschonung und die Nachhaltigkeit von Produkten diskutieren.BILDNACHWEIS MESSE STUTTGART
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    AMB als Wegweiser: Ob Digitalisierung in der Produktion, Ressourcenschonung oder Nachhaltigkeit auf der AMB 2020 stellen internationale Aussteller ihre Lösungen vor.BILDNACHWEIS MESSE STUTTGART
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    Die Gewindetechnologie Emuge Punch Tap schont Ressourcen in der Serienfertigung. Sie ermöglicht bis zu 75% Zeiteinsparung und ist für Minimalmengenschmierung ausgelegt.BILDNACHWEIS EMUGE-FRANKEN
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    Mit der patentierten Schneidengeometrie erzeugen Franken Cut&Form Fräser bei der Schlichtbearbeitung polierte Oberflächen mit Rauheitskennzahlen von N1 bis N3.BILDNACHWEIS EMUGE-FRANKEN
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    Der Franken Kreissegmentfräser bieten mit ihren großen Radien im schneidenden Bereich signifikante Vorteile für Oberflächengüte als auch Bearbeitungszeit.BILDNACHWEIS EMUGE-FRANKEN
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    Kein Ort ist frei von Rassismus / Die didacta – die Bildungsmesse thematisiert Diskriminierung an SchulenBILDNACHWEIS Hainbuch
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