"Ist 25 zu heiß oder zu kalt?"

Eine Frage, die so nicht beantwortet werden kann. „Es braucht immer den entsprechenden Kontext, damit Daten sinnvoll verwertet werden können.“, sagt DI Reinhard Mayr, der gestern beim WIFI-Technologiegespräch zum Thema Big Data in der Produktion als Experte geladen war. 25 Grad Raumtemperatur könne gut passen, für ein Kühlsystem könne das schon ein Problem darstellen, veranschaulicht er die Notwendigkeit der Datenkontextualisierung. Neben DI Mag. Marlies Temper und Dr. Thomas Felberbauer, die das Thema aus wissenschaftlicher Sicht beleuchteten und interessante Einblicke in aktuelle Forschungsprojekte boten, berichtete Mayr von seinen praktischen Erfahrungen der Produktionsbetriebe.

St. Pölten   15.5.2019  Der Begriff „Big Data“ ist in den letzten Jahren in den allgemeinen Sprachgebrauch übernommen worden. Organisationen sammeln und verarbeiten Datenmengen in erster Linie um erfolgskritische Entscheidungen schneller und besser treffen zu können. Mayr identifiziert unter anderen Wartungs- und Instandhaltungsthemen wie auch Künstliche Intelligenz als Treiber für Big Data-Lösungen. Viele Entscheider sehen beispielsweise im Real-Time Reporting Vorteile. „Entscheider wollen am besten schon während der Produktion erkennen, wenn eine Charge aus dem Ufer zu laufen droht und entsprechend gegensteuern können.“, erzählt Mayr aus der Praxis.

Vorsicht Kostenfalle
Betreiber von Big-Data-Technologieplattformen böten über Cloud-Services gute Lösungen an, jedoch könne die unbedachte Inanspruchnahme solcher Lösungen schnell ins Geld gehen. Man müsse sich jedenfalls die Business-Modelle der Betreiber genau ansehen, empfiehlt Mayr. Er rät in jedem Fall zuerst die Aufgabe, den sogenannten „Use Case“, zu klären.

Ohne Daten keine Analyse
Das unterstreicht auch Marlies Temper von der Fachhochschule St. Pölten in ihrem Vortrag zu Data Science und Analytics. „Erst mit Big Data machen Deep Learning Netze Sinn.“, sagt sie. Und weiter: „Künstliche Intelligenz zeigt uns, was man mit Big Data machen kann.“ Wobei die sprichwörtliche Knochenarbeit in der Aufbereitung der Daten läge. 80-90% der Zeit bestünde darin, den Daten nachzulaufen, sie zu sammeln, Redundanzen zu bereinigen und dann zu entdecken, was alles fehlt. Und – im schlimmsten Fall - von vorne zu beginnen. Sogenannte „balancierte Daten“, also viele, hochwertige und für eine bestimmte Entscheidung passende Daten zu haben, sei das Ziel von Big Data Analytics.

Komplexe Probleme brauchen nicht immer komplexe Lösungen
Dr. Thomas Felberbauer, Experte für Smart Engineering an der Fachhochschule St. Pölten ließ tief in aktuelle Forschungsprojekte blicken. Dabei interessiere in erster Linie die Frage, wie sich die Schnittstelle zwischen Produzenten und Kunden optimieren lässt. Pointiert brachte er dabei das Zusammenspiel zwischen mathematisch-analytischen Modellen und dem klassischen Hausverstand auf den Punkt: „Das beste mathematische Modell bringt nicht immer die besten Entscheidungen.“ In der Praxis empfehle sich die Kombination von mathematischen und heuristischen Modellen. „Ein erfahrener Disponent kann vermutlich bessere Entscheidungen liefern als ein mathematisch trainiertes Modell. Gerade im Bereich Forecast ließen sich aber mit relativ einfachen Berechnungsmethoden signifikant bessere Prognosen abgeben.
 
Künstliche Intelligenz bleibt im Fokus
Peter Krippl, Produktmanager am WIFI NÖ freute sich über das große Interesse der Besucher und kündigt gleich das nächste Highlight im WIFI St. Pölten an: Am 13.6.2019 findet der Denk Digital! Kongress mit dem Schwerpunkt Künstliche Intelligenz statt. Damit startet die KI-Initiative der Wirtschaftskammer Niederösterreich mit dem Motto „KI begreifen, erleben und nutzen“. Unter anderem soll im Rahmen der Initiative noch 2019 ein frei zugänglicher KI-Space im Zentrum für Technologie und Design in St. Pölten entstehen, Themen-Workshops und eine KI-Akademie am WIFI Niederösterreich stehen für Herbst auf dem Plan. Informationen werden auf einer eignen Plattform unter ki-noe.at bereit gestellt.

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