Der 1. ASE-Kongress vermittelt wichtiges Grundlagenwissen und anwendungsbezogene Spezialkenntnisse für die Zielgruppe Softwareentwickler in Maschinenbau und Automation. Er gibt Impulse für den Einsatz neuer Technologien, Methoden und Prozesse. Und er ermöglicht den Knowhow-Austausch zwischen verschiedenen Branchen und Anwendungsfeldern.
Zielgruppe des ASE-Kongress sind Softwareentwickler, Projektverantwortliche und Entwicklungsleiter sowie Ingenieure und Automatisierungsfachleute, die bessere Software für ihre Systeme und Anlagen effizienter und schneller spezifizieren, entwickeln und einsetzen wollen.
Als Referenten sind Experten aus Industrie, Forschung und Lehre aber auch Trainer, erfahrene Anwender und Spezialisten von Software- und Tool-Anbietern im Einsatz, die ihr Knowhow gerne weitergeben sowie neue Erkenntnisse und Konzepte präsentieren.
SSV CEO Klaus-Dieter Walter veranstaltet auf dem Kongress ein Seminar zum Thema "Machine-Learning-Anwendungen im Schaltschrank". Das Seminar bietet folgende Inhalte:
Varianten des maschinellen Lernens (ML): Es werden Supervised Learning, Unsupervised Learning und Reinforcement Learning vorgestellt, und begründet, warum das Supervised ML für Condition Monitoring und Predictive Maintenance in der Automatisierung das geeignete Verfahren ist.
Vergleich „Code-basierter vs. Daten-basierter Lösungsansatz“: Anhand einer typischen Aufgabenstellung aus der Automatisierung (Schalten eines Aktors als Folge bestimmter Sensormessdaten) wird die Vorgehensweise beim Supervised ML mit einer klassisch programmierten Lösung verglichen, die den Zusammenhang anhand von statischen Regeln herstellt.
Vorgehensweise bei einem ML-Projekt in der Automatisierung: Möchte man ein ML-Projekt in der Automatisierung starten, ist ein geeignetes Vorgehen sehr wichtig. Dabei kann man sich z. B. an CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) orientieren.
Den Teilnehmern wird aufgezeigt, dass sich viele Aufgabenstellungen in der Feld- bzw. OT-Ebene durch einen Daten-basierten Lösungsansatz und dem Einsatz von Machine-Learning-Algorithmen lösen lassen.
Neben dem Seminar am Montag hält SSV CEO Klaus-Dieter Walter am Dienstag einen Vortrag mit dem Titel "Vorgehensweise bei Machine-Learning-Projekten in der Automatisierung".
Der Vortrag zeigt auf, dass eine geeignete Vorgehensweise von großer Bedeutung ist, wenn man ein Machine-Learning-Projekt in der Automatisierung starten will. Dabei kann man sich z. B. an CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) orientieren. CRISP-DM besteht aus sechs Schritten, die gewisse Abhängigkeiten aufweisen.
Da man es in der Automatisierung – anders als beim Data Mining in Datenbanken – in der Feld- bzw. OT-Ebene mit strukturierten Sensordaten zu tun hat, sind einige CRISP-DM-Schritte durch anwendungsbezogene Besonderheiten gekennzeichnet.
Der ASE-Kongress findet statt vom 16. bis 18. September 2019 im Congress Center Stadthalle Sindelfingen, Schillerstr. 23, 71065 Sindelfingen.
Hier finden Sie alle weiteren Informationen zum ASE-Kongress 2019 und zur Anmeldung.
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