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Data Mining und Data Analytics für den Entwicklungsprozess

Mehrwerte durch durchgängige Datenanalyse, Maschinenlernen und künstliche Intelligenz

Data Mining und Data Analytics für den Entwicklungsprozess
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Data Mining und Data Analytics für den Entwicklungsprozess

Durch fortschreitende Vernetzung von technischen Systemen und damit verbundener Verfügbarkeit von Daten bieten sich in fast allen industriellen Bereichen massive Potentiale zur vielschichtigen Optimierung. Data Analytics und Data Mining Verfahren erlauben das Heben genau dieser Potentiale.

Aufgrund neuer und strikterer Datenschutzstandards gilt es zusätzlich, nicht nur Potentiale der Datennutzung selbst aufzuzeigen, sondern Strategien zu erarbeiten, die eine laufende Prüfung und Modifikation von bestehenden Datenschätzen vorsieht, um personenbezogene Daten in z. B. entropisierter Form weiterhin nutzen zu können.

Die Referenten verfügen über breite Erfahrung bei der technischen Beratung und methodischen Einführung dieser Verfahren in der Entwicklung und Erprobung von Systemen und Fahrzeugen.

Nach diesem Seminar können Sie die individuellen Potentiale durch Data Mining und Data Analytics für sein Unternehmen bewerten. Darüber hinaus verfügen Sie über Einblicke und Werkzeuge, wie Sie das Thema ganzheitlich aus Sicht der Entwicklung, der Erprobung, aber auch aus Sicht der Informationstechnologie beleuchten müssen, um eine Implementierung für das eigene Unternehmen nachhaltig durchführen zu können. 

 

 

Zum Thema

In der Entwicklung komplexer Komponenten und Systeme stellt die Nutzung von im Entwicklungsprozess und im Feld entstehenden Daten ein vielschichtiges Potential zur Optimierung dar. Dies beinhaltet sowohl simulations- als auch test- und nutzungsseitige Daten. Darüber hinaus können auch nichttechnische prozessbegleitend entstehende Daten berücksichtigt werden.

Der neue Ansatz und die damit verbundene Vorgehensweise zur Nutzung von Data Mining- und Data Analytics-Verfahren liefert wertvolle Mehrwerte, wenn die nutzungsseitigen Daten für die Erhebung zukünftiger Anforderungen verwendet werden. Darüber hinaus können die gewonnenen Erkenntnisse für die Auslegung von Komponenten, Systemen und Fahrzeugen eingesetzt werden, um dort passgenauer und präventiv zu agieren anstatt zu reagieren. Der Ansatz identifiziert Daten sowie Anwendungsbereiche mit höchstem Potential und konzipiert eine Datenaufbereitung, um moderne Data Mining- und Data Analytics-Verfahren gewinnbringend einführen zu können.

 

USP

  • Neue Ansätze
  • Prozessbegleitende Datenerhebung
  • Mit interaktiven Fallbeispielen

 

Programm

1. Tag, 09:00 – 17:00 Uhr

Überblick und Stand der Technik

Impuls Datenschutz und neue europäische Datenschutzgrundverordnung

Grundlagen: Preprocessing von Daten, Algorithmen und Methoden, Postprocessing

Interaktive Fallbeispiele I

Verfahren zur Ermittlung individueller Potentiale durch Data Analytics und Data Mining

 

2. Tag, 09:00 – 17:00 Uhr

Impuls Privacy-by-Design und Automatisierungsansätze

Interaktive Fallbeispiele IIa

Technische und ökonomische Machbarkeit

Interaktive Fallbeispiele IIb

 

Zielsetzung

Dieses Seminar gibt einen ganzheitlichen Einblick in die Möglichkeiten zur Optimierung für die Entwicklung von technischen Systemen durch Data Mining und Data Analytics Verfahren. Sie sind anschließend in der Lage, individuelle Potentiale für ihr Unternehmen zu bewerten und das Vorgehen zur Hebung dieser zu konzipieren. Zusätzlich kennen Sie die Anforderungen mit Blick auf Datenschutzkonformität und Strategien zur Lösung des Zielkonflikts zwischen Datenschutz und Datennutzung.

 

Teilnehmerkreis

Ingenieure in Entwicklung und Qualitätsmanagement, Projektleiter und Führungskräfte aus der Automotive- und Maschinenbaubranche, allen Industriezweigen sowie allen Zulieferfirmen von Komponenten bis OEM.

 

Weiterführende Links zu "Data Mining und Data Analytics für den Entwicklungsprozess"

Referenten

Dr.-Ing. Dipl.-Ing. Andreas Piater

Spicetech GmbH, Stuttgart

Dr.-Ing. Andreas Piater ist seit 2016 Geschäftsführer der Spicetech GmbH, Stuttgart.
2015 war er als Leiter im Standort Ingolstadt, TWT GmbH Science & Innovation tätig. Seine vorherigen Tätigekeiten waren IT Innovation Manager und Business Development Manager, TWT GmbH Science & Innovation, Postdoctoral Researcher und stellvertretender Abteilungsleiter, Universität Stuttgart und von 2005-2008 wissenschaftlicher Mitarbeiter und Promotion im Bereich Wissensverarbeitung und Numerik, Universität Stuttgart.

Dr. rer. nat. Dipl.-Phys. Alexander Thieß

Spicetech GmbH, Stuttgart

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