Automation Symposium 2018

Produktions- und Verfügbarkeitsoptimierung mit Smart Data Ansätzen

Datengetriebene Analysen von Daten aus Produktionsprozessen sind in aller Munde. Big Data Ansätze und Data Mining versprechen die Gewinnung von Wissen aus großen Datenmengen. Während diese Verfahren bei der Analyse von Daten aus sozialen Netzwerken gute Ergebnisse liefern, sind die Randbedingungen in der Produktion deutlich komplexer. Wie können die Daten beispielsweise in existierenden Anlagen erhoben werden? Wie rüstet man Anlagen zielgerichtet nach? Welche Menge an welchen Daten werden für die Analyse benötigt? Weiterhin spielt das Prozessverständnis eine entscheidende Rolle. Wie kann vorhandenes Expertenwissens mit einbezogen werden? Wie werden den Experten die Ergebnisse der Analysen zielgerichtet und nachvollziehbar angezeigt?

Der Lehrstuhl für Automatisierung und Informationssysteme (AIS) der Technischen Universität München veranstaltet daher am 27. September 2018 am Campus Garching das Automation Symposium 2018 zum Thema „Produktions- und Verfügbarkeitsoptimierung mit Smart Data Ansätzen“. Wir laden Sie herzlich ein, Neues aus der Forschung und Industrie zu innovativen Ansätzen rund um Big Data, Datenanalyse und Industrie 4.0 in der Produktion erfahren und gemeinsam mit uns und marktführenden Unternehmen zu diskutieren. Im Fokus steht hierbei die richtige Balance aus Überblick über das Themenfeld und konkreten Beispielen um Ihnen einen umfassenden Einblick zu geben.

Neben Industrie 4.0 Architekturen zur Erfassung von Prozessdaten und der Nachrüstung von Anlagen stehen auch cloud-gestützte Anwendungen im Fokus. Weiterhin beantworten wir Fragen rund um das Thema Remote Operations und anwendungsbezogene Datenanalyse in der Produktion. Im Fokus stehen hier neben konkreten Beispielen auch die Anwendung im KMU-Umfeld.

Das Programm finden Sie hier.

Alle Beiträge in digitaler Form (Aufzeichnung und Folien), sowie den kompletten Tagungsband können sie hier herunterladen (Menüpunkt Abschlussveranstaltung)

Kontakt

Für weitere Informationen wenden Sie sich bitte an:

E-Mail: events@ais.mw.tum.de
Tel.: +49 (0) 89 289 16400