Industrial Machine Learning in der produzierenden Industrie

Center Smart Services auf dem RWTH Aachen Campus stellt Ergebnisse der Marktstudie „Industrial Machine Learning“ vor

Industrial Machine Learning in der produzierenden Industrie

Sie sind laut dem branchenübergreifenden Konsortium die Experten, wenn es um Machine Learning geht.

Die neueste Marktstudie zum Top-Thema „Industrial Machine Learning“ ist jetzt verfügbar. Sie liefert Unternehmen wertvolle Praxisinformationen zu Anbietern und Lösungen im Segment Machine Learning.
Machine Learning als Werkzeug zur Erhöhung der Produkt- und Prozessqualität
Der Bedarf an Industrial-Machine-Learning-Lösungen steigt im Zuge der Digitalisierung rasant. Die Verfügbarkeit leistungsfähiger Netzwerke und die damit einhergehende Möglichkeit, große Datenmengen zu analysieren und effizient zu nutzen, eröffnet Industrieunternehmen, Maschinen- und Anlagenbauern neue Perspektiven zur Optimierung ihrer Produkt- und Prozessqualität. Machine Learning bietet Vorteile in vielen Bereichen angefangen bei der vorausschauenden Wartung von Produktionsanlagen bis hin zum Supply Chain Management mit präzisen Prognosen zu Lagerbeständen. Routinearbeiten lassen sich mit Machine Learning automatisieren, so dass Mitarbeiter für übergeordnete Tätigkeiten eingesetzt werden können.
Überblick über Machine-Learning-Anbieter im deutschsprachigen Raum

Das branchenübergreifende Konsortium rund um die Fresenius Medical Care Deutschland GmbH, die Zentis GmbH & Co. KG sowie die compacer GmbH und das Center Smart Services widmete sich dem umfangreichen Anwendungsspektrum sowie der großen Anbieterzahl in diesem Segment und legte die Grundlage für die neue Studie Industrial Machine Learning, welche nun zur Orientierung und Entscheidungshilfe dient. Sie gibt einen Überblick über die derzeit aktiven Dienstleistungsanbieter. Die Marktstudie zeigt die Ressourcen und Erfahrung der Unternehmen auf, die Data Science und Machine Learning Dienstleistungen für produzierende Unternehmen im deutschsprachigen Raum anbieten. Anhand von Praxisbeispielen demonstriert sie darüber hinaus, in welchen Bereichen und mit welchen Lösungen der Einsatz von Machine Learning bereits heute die Qualität von Produkten und Prozessen im Unternehmen erhöht.
Neben einer umfassenden Einführung in das Thema Machine Learning liefert die Studie eine Marktübersicht sowie detaillierte Steckbriefe von mehr als 50 Machine-Learning-Anbietern mit Erfahrungen im industriellen Bereich.
Die Steckbriefe beinhalten eine umfangreiche Beschreibung zu Portfolio und Arbeitsweise des Anbieters. Dies erleichtert Entscheidern die Auswahl eines passenden Dienstleisters für die Implementierung einer auf ihre Anforderungen zugeschnittenen Machine-Learning-Lösung.
Mit knapp 100 detaillierten Use Cases zu erfolgreich in der Praxis umgesetzten Anwendungen gibt die Studie darüber hinaus wichtige Anregungen für den Einsatz von Machine Learning im eigenen Unternehmen. Neben dem ganz praktischen Nutzen belegt die Vielzahl der erhobenen Praxisbeispiele, dass Machine Learning längst keine reine Zukunftsmusik mehr ist, sondern bereits in den Industriealltag vieler Unternehmen Einzug hält.
Im Rahmen eines Champion“s Spotlight, konnten die fünf besten Unternehmen, die Catalysts GmbH, codecentric AG, INFORM GmbH, die Weidmüller Interface GmbH & Co. KG und die Westphalia Datalab GmbH sich und ihre Use Case in einer Live Demonstration, einem ausgewählten Fachpublikum präsentieren. Beim Champion“s Spotlight wurden ebenfalls aktuelle Trends in der Branche, beispielweise Automated Machine Learning, diskutiert.
Interessenten erhalten hier einen ersten kostenlosen Einblick in die Studienergebnisse.

Über das Center Smart Services auf dem RWTH Aachen Campus

Das Center Smart Services unterstützt führende Unternehmen in der produzierenden Industrie mit dem Wissen und den Ressourcen, um ein profitables Digitalgeschäft aufzubauen und erfolgreich zu betreiben.
Es löst zentrale Fragestellungen für die Entwicklung und das Management des Digitalgeschäfts. Hierzu zählen unter anderem die Entwicklung eines kundenzentrierten Nutzenversprechens, die Optimierung von Pricing-Modellen und Service Level Agreements oder die Gestaltung einer übergreifenden digitalen Customer Journey.
Mitglieder und Kunden entwickeln dank des Entwicklungsansatzes „Smart Service Engineering“ profitable Smart Services bis zu achtmal schneller.

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