12.03. bis 13.03.2020 in Berlin
Maschinelles Lernen (ML) in der Produktion – Experten sehen dieses Thema als entscheidend an, um die internationale Wettbewerbsfähigkeit der produzierenden Unternehmen in Deutschland zu sichern.
Die 5. Fachkonferenz ML4CPS – Maschinelles Lernen in der Produktion widmet sich ganz den Themenfeldern Verbesserung der Produktion, datenbasierte Automation neuer Geschäftsmodelle durch KI / ML in der Produktion. Sie bildet ein etabliertes Forum mit zahlreichen Experten aus Wissenschaft und Industrie, um neue Ansätze des maschinellen Lernens für cyber-physische Systeme zu diskutieren, Praxis-Erfahrungen auszutauschen und Visionen zu entwickeln.
Cyber Physical Systems zeichnen sich durch ihre Anpassungs- und Lernfähigkeit aus: Sie analysieren ihre Umgebung und lernen auf der Grundlage der Beobachtungen Muster, Zusammenhänge und prädiktive Modelle. Typische Anwendungen sind Zustandsüberwachung, vorausschauende Instandhaltung, Bildverarbeitung und Diagnose. Maschinelles Lernen ist die Schlüsseltechnologie für diese Entwicklungen.
Die Vorträge reichen von aktueller Forschung über innovative Industrie-Anwendungen bis zu wissenschaftlichen Poster-Sessions.
Networking und der Blick über den Tellerrand zum Thema Maschinenethik und „KI in der Kunst“ runden die Konferenz ab. Mit dabei als Keynote-Sprecher sind u.a. Dr. Michael Britzger, Emerson Automation, Volker Bibelhausen, Weidmüller Group, Radke Stolar, Rittal GmbH & Co. KG und Prof. Dr. Marco Huber, Fraunhofer IPA.
Wir freuen uns Sie Mitten im Herzen Berlins im Fraunhofer-Forum im Spree Palais am Dom begrüßen zu dürfen. Hier ziehen bedeutende Museen, geschichtsträchtige Gebäude und unzählige Sehenswürdigkeiten Besucher aus aller Welt an. Die Museumsinsel, der Berliner Dom und der Hackesche Markt befinden sich in unmittelbarer Nachbarschaft; der Alexanderplatz mit dem Fernsehturm, die Straße Unter den Linden und das Rote Rathaus sind zu Fuß nur wenige Minuten entfernt.
Hinweis für Forscher ist die Einreichung von Papers notwendig. Die Auswahl der Beiträge erfolgt auf Peer-Review-Basis, und es wird erwartet, dass die akzeptierten Beiträge von Springer veröffentlicht werden.
Alle Informationen stehen zum Download bereit unter www.ml4cps.com
Optimierung der Produktion durch ML/KI
Intelligente Daten –Datenbasierte Automatisierung
Neue Geschäftsmodelle durch ML/ KI in der Produktion
