Podcast Archiv

Bernd Groß ist CTO der Software AG und mit ihm blicken wir auf die Spiders - die Hyperscaler im Netz. Was die Spider Economy ist und was die Spinne für den Maschinenbau bedeutet, erklärt er uns im Podcast.

Dr. Jonathan Masci und seine Kolleginnen und Kollegen von NNAISENSE nutzen Deep Learning um Schäden am Rotorblatt mit einer Drone zu erkennen. Wie sie das machen, erklärt er im Gespräch mit Robert Weber.

Maschinenbauer oder Softwarehaus oder beides - was ist Körber und wie stellt die Firma sich rund um KI auf? Christian Schloegel und Daniel Szabo erklären ihren "unfair advantage" und warum sie immer mehr wieder Firmen gründen.

Nicole Büttner-Thiel ist die Gründerin und CEO von Merantix Labs und will Geld für "verrückte" Ideen ausgeben. Welche Rolle der industrielle Mittelstand spielt, verrät sie Peter im Podcast Gespräch.

Simon Dürr arbeitet an der Schnittstelle zwischen Kunde und Produktion. Er und seine Kolleginnen und Kollegen nutzen bayessche Netze und Reinforcement Learning für die Produktionsprognose.

Logistikprozesse sind komplex. Wie können KI- und ML-Ansätze unterstützen?

The next big thing - Quantencomputing - Dr. Mark Mattingley-Scott von IBM erklärt uns, wie sich KI damit verändert und warum man heute schon anfangen sollte.

Lange versprochen - jetzt ist sie da: Die Folge Datenerweiterung mit Prof. Dr. Oliver Niggemann. Mathematik spielt eine wichtige Rolle.

Kai Hartmann erklärt uns wie seine Kamera neuronale Netze ausführt, wie Domänenexperten das Gerät trainieren und welche Rolle OPC UA spielt.

In dieser Folge spricht Robert Weber mit Johannes Koch (VDE) und Dr. Henrik J. Putzer (cogitron) über den Stand der Dinge bei der Normung rund um KI.

In dieser Folge erklärt uns Dr. Walter Huber von Webasto, wie der Zulieferer seine Datenstrategie aufsetzt und was er sich in punkto KI von dem Maschinenbau wünscht.

Eine Folge für die kleineren Unternehmen in der Fertigung. Der Gast in dieser Folge ist Dr. Christian Heining von Up2Parts. Die Oberpfälzer wollen mit KI die Fertigungsplanung bei Lohnfertigern optimieren.

In der aktuellen Folge diskutieren Peter Seeberg und Robert Weber mit Calvin Ng von Conductiv.ai über KI in der Halbleiterfertigung. Peter wagt den Rückblick in die Halbleiterwelt. Ng gründete sein Unternehmen in Berlin und erweiterte sein Wissen um KI.

Frank Maier ist CTO von Lenze und diskutiert mit uns über KI in der Antriebstechnik, wie er KI Rattenfängern begegnet und warum er keine Angst vor Amazon und Co. hat.

Alle drei Monate blicken wir mit Prof. Dr. Sepp Hochreiter auf die KI Welt und fragen uns, welche Entwicklungen können wir für die Industrie nutzen?

In dieser Folge spricht Robert Weber mit Kevin Henrichs und Tobias Joppe von Zühlke über Oberflächen und wie ihr Ansatz von unsupervised learning aussieht.

In dieser Folge berichtet Oliver Bracht von eoda im Hauptteil von der Null-Fehler Strategie von Trumpf und wie eine Data und ML Plattform dabei hilft.

Wie kann machine learning die Nachfrageprognose optimieren? Franziskos Kyriakopoulos von 7LYTIX aus Linz erklärt es uns.

Über die Maschinenrichtlinie und KI haben wir schon gesprochen - aber wer haftet im Fall der Fälle, wird die KI eine Rechtspersönlichkeit?

Sie sind die ersten in der Kette: Die Sensoren zeichnen die Daten auf, doch Mehrwerte entstehen an anderer Stelle. Das wollen Nadine Rahman von ifm Solutions und Alexander Hoffmann von statmath so nicht stehen lassen.

Maschinendaten sind heilig, aber mit federated learning könnte man in Zukunft Basismodelle auch ohne direkten Datenzugriff trainieren. Wie weit ist die Technologie?

Ist Technik, Teamplay oder Firmenphilosophie entscheidend für den KI Projekterfolg? Peter spricht in dieser Folge mit Ronny Fehling von BCG.

Wir berichten immer wieder über Software Tools, die Open Source sind. Doch ist das Freibier? Viele Hörerinnen und Hörer haben uns gebeten, über Open Source zu sprechen. Das tun wir.

Wir sprechen über Trainingsdaten, Simulationen, NVIDIA als Softwareunternehmen und ob die Autoindustrie sich in neue Abhängigkeiten begibt.

Wir sprechen leider viel zu selten über Hardware. In dieser Folge tun wir es - bzw. vor allem Peter, denn er sprach mit Jens Stapelfeldt von Xilinx über Halbleiter und FPGA für KI-Anwendungen.

Wie analysieren Mitarbeiter von Coca Cola, Audi oder Johnson Control Daten? Mit einer Plattform von Alteryx, verrät uns Tom Becker.

Er gilt als einer der Väter des LSTM-Algorithmus, lehrt in Linz und forscht mit Amazon aber auch Mittelständlern zu reinforcment Learning.

Michael Mlynarski ist CEO von QualityMinds und er und sein Team testen KI-Anwendungen.

Zurück aus der Sommerpause - wir sprechen mit Andre Schult und Markus Windisch von Peerox über ihre Suche nach Fehlern in Maschinen und Anlagen.

Nur noch Safety? Wir sprachen mit Rainer Brehm, CEO der Factory Automation von Siemens, über die Zukunft der SPS und wie er die Steuerung fit machen will für KI und Machine Learning und warum die SPS auch in Zukunft mehr kann als nur Safety.

Es gibt viele Hilfestellungen für erste Schritte bei KI Projekten, die auch vom Staat gefördert werden. Wie das geht, verrät Andreas Bildstein vom Fraunhofer IPA.

Eine etwas politische Folge - was will die EU beim Thema KI, wie sieht die Cloud/Edge-Strategie aus? Wir haben mit Matthias Kuom von der Europäischen Kommission gesprochen.

Tobias Oberrauch arbeitet bei CGI, engagiert sich im KI Verband in Berlin und entwickelt gerade eine Wissensplattform (5 Elements of AI) für KI Projekte im Unternehmen.

Wir hatten das Thema HMI nicht auf der Agenda, doch dann hat uns Florian Fuchs von Cadera Design angerufen und die Bedeutung des Zusammenspiels von KI und User Experience erklärt.

Dr. Ing. Werner Kraus erklärt, wie KI die Robotik verändert, warum Googles Griff in die Kiste nicht mehr so besonders ist und ob er noch bei einem Roboterbauer arbeiten würde.

Michael Welsch von Panda GmbH spricht über KI im metrischen Raum und erklärt, wie sich darüber Prozesse optimieren lassen - ganz ohne Daten zu labeln.

Simon Kneller erklärt, welche Rolle die Datenanalyse und Lernverfahren bei der Effizienzverbesserung der Transalpine Pipeline spielen.

Prof. Dr. Marco Huber von der Universität Stuttgart/Fraunhofer IPA spricht mit Robert Weber über Reinforcement Learning, KI für Konstrukteure, Explainable AI und wie sich Roboter verändern werden.

In dieser Folge arbeiten wir mit good old fashioned AI und Entscheidungsbäumen. Michael Hettegger von Craftworks erklärt uns seinen Predictive Quality Ansatz.

Jan Koch von der RWTH Aachen erklärt, was ABB, Airbus, 3M, Wacker und Dürr bei KI im FE-Bereich erfolgreich macht. Er hat eine Studie dazu veröffentlicht.

Christian Ehl und seine Kolleginnen und Kollegen arbeiten u.a. für Osram, Continental, BMW oder Mini - er erklärt Peter, wie er KI in fünf Tagen in die Unternehmen bringt.

Jörn Steinbeck nutzt KI um die Anlageneffektivität in der Industrie zu verbessern. Er bedient sich dabei dem LSTM Algorithmus und erklärt im Podcast-Gespräch seine Lösung.

Prof. Dr. Philipp Slusallek vom DFKI erklärt in Teil 2 unseres Interviews, was CLAIRE mit der Industrie zu tun und wie seine Industrieintiative aussieht.

Prof. Philipp Slusallek erklärt uns, wie es um explainable AI in der Industrie steht und warum die Forschung so wichtig ist.

Teil 2 unseres Themenspezials Bildverarbeitung - wir sprachen mir Ira Effenberger vom Fraunhofer IPA.

Dr.-Ing. Erik Marquardt vom VDI spricht über die Vor- und Nachteile von maschinellen Lernverfahren in der Bildverarbeitung und erklärt, warum auch regelbasierte Systeme weiterhin ihre Berechtigung haben.

Albert Groz von dem jungen Unternehmen TruPhysics arbeitet mit seinen Kolleginnen und Kollegen an einem Roboter, der im Krankenhaus wichtige Funktionen autonom übernehmen könnte. Testläufe starten.

Drei Entwickler vom Fraunhofer IPA haben eine Software, basierend auf KI-Verfahren, und Sensoren entwickelt, um die Produktionsprozesse mit und für Werker:innen zu verbessern.

Prof. Dr. Oliver Niggemann erklärt die wichtigsten KI-Begriffe für die Industrie.

Welche Anwendungsmöglichkeiten für KI und ML gibt es in der Arbeit mit SAP Software? Welchen Nutzen und welche Auswirkungen hat das für die Anwender?

Welche Hardware braucht es für den Start und wie man mit Klängen Produkte identifizieren kann.

Brauchen KI-Anwendungen einen TÜV? Dr. Maximilian Poretschkin vom Fraunhofer IAIS arbeitet an einem Framework.

Wie ein Oberpfälzer Lohnfertiger zum digitalen Unternehmen wurde und ML für sich entdeckte.

Reinforcement Learning in der Industrie - wie geht das?

Wir sprachen mit PhD Kandidat Victor Schmidt vom MILA aus Montreal über ML und Energieverbrauch und sein Tool.

Wie funktioniert Machine Vision in der Automobilindustrie?

Anybus verbinden wohl die meisten mit HMS Industrial Networks. Doch der CEO Staffan Dahlström will jetzt auch vom Edge-Geschäft profitieren.

Ernst Dieter Dickmanns im Interview. Zwei Doktoranden von Ernst Dieter Dickmanns fuhren schon in den 90er Jahren abschnittweise insgesamt über 1600 km autonom nach Odense in Dänemark zu einem Projekttreffen und zurück.

Kaum eine Branche managt so viel Komplexität wie die Logistikwirtschaft. Wie die Verantwortlichen mit KI umgehen, verraten uns Helmut Prieschenk, Johann Kulzer und Thomas Visti im Gespräch.

Martin Szugat von Datentreiber spricht mit Peter Seeberg über die Erschließung, die Verfeinerung und die Verwertung von Daten.

ML ohne Data Scientist? Ist Guided Analytics ein Zauberstab für KI-Projekte - einfach nur Daten einstellen und fertig? Wir liefern Antworten.

Peter Seeberg spricht mit Prof. Dr.-Ing. Jörg Krüger von der TU Berlin über prozessgetriebene KI in der Produktion.

Wir sprechen über Soft-Sensoren, modellbasiertes Reinforcement Learning und Explainable Artificial Intelligence.

Alle reden über trustworthy AI, doch was verbirgt sich hinter dem Begriff?

Was ist Auto ML, was kann Guided Analytics für die Industrie leisten?

Ein Einblick in unser Live-Format: Wir waren bei der Bundesagentur für Arbeit in Gießen und haben diskutiert.

Daniel Stock vom Fraunhofer IPA erklärt das Betriebssystem für die Fertigung und welche Rolle KI spielt.

Worauf sollten sich Deutschland und Europa bei KI spezialisieren? Wie reagiert die Politik und warum ist die DSGVO im Anglo-amerikanischen Raum so beliebt?

Florian Luft ist Big Data Architect bei Atos. Er spricht über Methoden und Werkzeuge der automatisierten Textanalyse.

Jascha Stein von Omnibot ist Experte für Texte- und Sprachanalyse und wollen in die Industrie.

Prof. Dr. Daniel Göhring von der FU Berlin forscht zu Mobile Robotics and Autonomous Vehicles und gilt als einer der Experten für autonomes Fahren in Deutschland und Europa.

Wir feiern ein kleines Jubiläum, schauen uns dann die Zukunft der MES an und blicken auf die EMO

Dr. Patrick Glauner steht Peter Seeberg Rede und Antwort.

Braucht die Maschinenrichtlinie ein Update, ist sie gar Technologie-Bremser oder wie funktioniert KI mit der Richtlinie?

Kurz KI: 20 Minuten, ein Gesprächspartner, ein Projekt - wie HOMAG KI nutzt

Verändern Angreifer in Zukunft nur noch den Datensatz und können Unternehmen mit Pre-Crime Angriffe vorhersagen, wir haben bei drei Experten nachgefragt.

Kurz KI: 10 Minuten, zwei Gesprächspartner, ein Projekt - Premiere der ML Marktstudie.

Wir sprechen über Daten, Policies und wagen einen Ausflug in die Prozess-Industrie.

10 Minuten, ein Gesprächspartner, ein Projekt - wie deep learning dem Unternehmen Protiq hilft, Bauteile zu erkennen.

Wie verändert KI die Robotik? Wir haben mit Helmut Schmid von Universal Robots und Prof. Robert Grebner von der FH Würzburg / Schweinfurt darüber gesprochen.

Eine Folge zum Nachdenken - auch die Industrie muss sich mit Ethik und Recht mit KI-Anwendungen auseinandersetzen.

Astrophysiker Dr. Theo Steininger optimiert heute die Autotürmontage mit Small Data und Statistik

Wir waren in Berlin beim ZVEI Jahreskongress und sprachen mit Siemens Vorstand Klaus Helmrich, mit IBM und einem neuen Security Startup

Wir sprechen über Low Code, Rapidminer und semi surpervised learning.

Der Patentanwalt Thomas Lederer erklärt, wann und wie ein Anwender KI/machine learning -Entwicklungen für sich schützen lassen kann.

Alles über ZF, Streampipes, IDS_ready, Orange, Workheld, Fraunhofer, DFKI, SSV und wie die Festo-Hand lernt

Welche Rolle spielt OPC UA für KI und machine learning?

Welche Werkzeuge braucht die Industrie für den KI/ML Start?

Wie startet ein Mittelständler ein KI-Projekt, welche Schritte muss er gehen, wie findet er einen Dienstleister, was kostet das und wie managt dieser die Daten und die Modelle?

Wo können Unternehmen ML oder KI einsetzen? Wir stellen ein Beispiel von Achenbach Buschhütten vor

Ein Überblick zu KI in der Industrie