{"id":1778,"date":"2020-12-04T11:06:33","date_gmt":"2020-12-04T10:06:33","guid":{"rendered":"http:\/\/syram.eu\/?p=1778"},"modified":"2021-02-02T10:08:17","modified_gmt":"2021-02-02T09:08:17","slug":"usine-du-futur-sources-de-donnees-ouvertes-pour-lia-industrielle","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/syram.eu\/de\/fabrik-der-zukunft-offene-datenquellen-fur-industrielle-lia\/","title":{"rendered":"Fabrik der Zukunft - Offene Datenquellen f\u00fcr die industrielle KI"},"content":{"rendered":"
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Fabrik der Zukunft - Offene Datenquellen f\u00fcr die industrielle KI\n<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Beim Start eines neuen Projekts (Fabrik der Zukunft), das die F\u00e4higkeiten einer Produktionsanlage mithilfe von k\u00fcnstlicher Intelligenz verbessern soll, lautet die h\u00e4ufig gestellte Frage: \"Ist das machbar?\". K\u00fcnstliche Intelligenz in einem industriellen Kontext erfordert eine Menge Daten, um die zugrunde liegenden Algorithmen zu trainieren. Systeme, die in Betrieb sind, generieren Daten. H\u00e4ufig sind diese Daten jedoch gekapselt oder die Datenbanken sind nicht verbunden. Sie sind m\u00f6glicherweise f\u00fcr das Team, das die KI in das Unternehmen bringen soll, nicht verf\u00fcgbar, wo ihre eigenen Daten f\u00fcr den Bau solcher Systeme nicht zur Verf\u00fcgung stehen. Und unter Zeit- und Budgetdruck steht das Entwicklungsteam vor der Frage, wie es an die Trainingsdaten herankommt.<\/p>

Es scheint, als w\u00fcrden wir lieber von Fehlern h\u00f6ren, als Erfolge zu feiern. Obwohl die Technologien der k\u00fcnstlichen Intelligenz unser Leben ver\u00e4ndert haben - zu Hause und am Arbeitsplatz - konzentrieren sich viele Medienberichte der letzten Zeit auf die Fehler intelligenter Ger\u00e4te - von entt\u00e4uschenden Gadgets, die auf der CES ausgestellt wurden, bis hin zu fehlerhaften Hotelrobotern. Einige der Geschichten sind sehr lustig, aber alles, was sie uns sagen, ist, dass sich die Technologie noch in der Entwicklung befindet und dass einige Produkte besser konstruiert sind als andere.<\/span><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Warum sind Datenquellen f\u00fcr den Start mit KI entscheidend?<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Vorhersagesysteme, vollautomatische Systeme und Systeme zur Wissensentdeckung erfordern das Vorhandensein von richtig geformten Daten. Und die Qualit\u00e4t der Daten definiert die von KI-Systemen gelieferten Betriebsergebnisse. Wenn Sie nicht \u00fcber gen\u00fcgend n\u00fctzliche Daten verf\u00fcgen, sind Ihre Trainingsergebnisse oft schlecht. So ist die KI nicht in der Lage, die erforderlichen Abstraktionen aufzubauen, und im Folgenden k\u00f6nnte sie kein KI-System schaffen, das herausragende Ergebnisse liefert. Trotz einiger Methoden des verst\u00e4rkten Lernens, die nicht viele Daten ben\u00f6tigen, ben\u00f6tigt die k\u00fcnstliche Intelligenz des \"deep learning\" gro\u00dfe Mengen an beschrifteten Daten.<\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Der Prozessfluss der Daten von der Ausbildung bis zum Betrieb<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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1. Schritt:<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Im Kontext einer Fabrik der Zukunft m\u00fcssen Sie den allgemeinen Arbeitsablauf bei der Erstellung einer brauchbaren KI ber\u00fccksichtigen. Im ersten Schritt m\u00fcssen Sie Zugang zu relevanten historischen Daten haben, die in Form von Dateien oder Datenbanken vorliegen k\u00f6nnen, die die ben\u00f6tigten Informationen enthalten. In der Welt der Datenwissenschaft wird die vollst\u00e4ndige Sammlung der im ersten Schritt verf\u00fcgbaren Daten als Data lake bezeichnet. Der Data lake enth\u00e4lt sowohl unstrukturierte als auch strukturierte Daten.\u00a0<\/span><\/p>

Im Allgemeinen ist das Format der Daten im Data Lake ein Rohformat. Das bedeutet, dass es keine Vorverarbeitung der Daten gibt, die aus verschiedenen Quellen eingehen. Sensoren und historische Aufzeichnungen liefern uns die Datensammlung. Dabei handelt es sich nicht nur um gemessene Daten, sondern auch um Daten aus Quellen wie Bildern, Video oder Audio.<\/span><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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2. Schritt:<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Im n\u00e4chsten Schritt werden die Daten in einem Vorverarbeitungsschritt bearbeitet. Hier werden die Daten untersucht. Sie werden visualisiert, damit Fachexperten die Qualit\u00e4t der Daten beurteilen k\u00f6nnen. Anschlie\u00dfend k\u00f6nnten sie bereinigt und reduziert werden, so dass aus den Rohdaten aussagekr\u00e4ftigere Daten werden.<\/span><\/p>

Diese Daten bilden die Grundlage f\u00fcr die Entwicklung von Vorhersagemodellen. Algorithmen des maschinellen Lernens werden in der Regel angewendet, um aus den Daten zu lernen. Ein Datenwissenschaftler kann z. B. Modelle f\u00fcr neuronale Netze ausw\u00e4hlen, die nach dem Lernen an neuen, unbekannten Daten validiert werden m\u00fcssen, und das Training wird \u00fcberpr\u00fcft. Die Trainingsphase umfasst mehrere Feedback-Zyklen, um zu sehen, ob die Ergebnisse des Trainings den Anforderungen entsprechen.<\/span><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Der Arbeitsablauf des maschinellen Lernens in industriellen Anwendungen<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Schlie\u00dflich m\u00fcssen die gebrauchsfertigen KI-Komponenten unternehmensweit integriert werden. Diese Integration erfolgt in zweifacher Hinsicht. Einerseits gibt es fortschrittliche KI mit eingebetteten Ger\u00e4ten und Hardwarel\u00f6sungen, die die Maschinen vor Ort begleiten. Andererseits gibt es eine Integration in die Unternehmenssysteme in Form von Softwarekomponenten. Diese Softwaremodule sollen so angepasst werden, dass sie sich in bestehende Betriebsabl\u00e4ufe einf\u00fcgen.<\/span><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Das Problem ist nicht zu wenig Daten, sondern zu viele Daten\n<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Aber wo finden Sie all diese Daten, um Ihre neuronalen Netze zu trainieren? Da Daten das neue \u00d6l der heutigen Welt zu sein scheinen, k\u00f6nnten Sie erwarten, dass Sie auch au\u00dferhalb Ihres eigenen Unternehmens Datenquellen finden. Industrieunternehmen behalten ihre Werte und Daten f\u00fcr sich. Es gibt jedoch auch andere Branchen, insbesondere IT-Unternehmen, die die gleiche Phase durchlaufen haben, in der sie ihre Daten und Quellcodes f\u00fcr sich behalten. Und selbst eine kleine Anzahl von Unternehmen tut dies immer noch.\u00a0<\/span><\/p>

So hat der Open-Source-Ansatz in den letzten Jahren einen unvorstellbaren Erfolg erlebt. Selbst sehr propriet\u00e4re Unternehmen wie Microsoft oder Google nutzen Open Source. Die gemeinsame Nutzung schafft neue Gesch\u00e4ftsm\u00f6glichkeiten und erh\u00f6ht den Wert ganzer Branchen. So starten Industrieverb\u00e4nde und Konsortien Initiativen zur gemeinsamen Nutzung von Daten. \u00d6ffentlich finanzierte Aktivit\u00e4ten und Forschung stellen eine weitere Quelle f\u00fcr kostenlose und offene Daten dar. Organisationen wie die NASA oder das CERN stellen viele wertvolle Daten zur Verf\u00fcgung. Diese Datens\u00e4tze werden f\u00fcr allgemeine Aufgaben und zum Testen neuer Algorithmen verwendet. Sie dienen als Referenz f\u00fcr die algorithmische Entwicklung. Wenn Sie im Internet nach Daten suchen, werden Sie von der F\u00fclle der verf\u00fcgbaren Daten \u00fcberw\u00e4ltigt.<\/span><\/p>

Leider kommt mit diesen Datenmassen auch ein Problem. K\u00fcnstliche Intelligenz ist ein hei\u00dfes Thema und jeder ist begierig darauf, mehr zu lernen. Daher ist es oft schwierig zu entscheiden, welche offenen Daten sich f\u00fcr Ihr Projekt eignen. Es gibt viele unstrukturierte Angebote, Daten von schlechter Qualit\u00e4t oder einfach nur schwach beschriebene Datens\u00e4tze. KI wird in so vielen verschiedenen Bereichen eingesetzt und f\u00fcr so viele verschiedene Anwendungsf\u00e4lle verwendet, dass es viele Datens\u00e4tze gibt, die Ihren Bed\u00fcrfnissen nicht entsprechen.<\/span><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Offene und relevante Datenquellen f\u00fcr die industrielle k\u00fcnstliche Intelligenz<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Wenn Sie sich die Kategorien der angewandten industriellen KI anschauen, werden Sie feststellen, dass Sie viele Produkte und Dienstleistungen mit KI versehen k\u00f6nnen. Auf diese Weise verbessern Sie die Erfahrungen Ihrer Kunden. Bei Fertigungswerkzeugen zum Beispiel verbessern Maschinen, die sich selbst diagnostizieren, die Gesamtleistung der Betriebsanlage. Sie steigern ihre Effizienz, Zuverl\u00e4ssigkeit und Sicherheit und erh\u00f6hen die Lebensdauer der Maschinen. Sie sehen ihre eigenen Abnutzungserscheinungen an den Tooltips wie Bohrmaschinen, S\u00e4gebl\u00e4ttern, Schwei\u00dfwerkzeugen oder Zangen.<\/p>

Die Automatisierung ist die zweite Anwendung, die Daten ben\u00f6tigt. Trendforscher bezeichnen dies als Hyperautomatisierung. Es verhilft der bereits bestehenden Automatisierung von Industrieprozessen zu einem weiteren Schub. Es macht Menschen \u00fcberfl\u00fcssig und verschiebt vernachl\u00e4ssigbare Ver\u00e4nderungen. Hier werden die Daten der Standards f\u00fcr autonomes Fahren und intelligente Robotik genutzt, um Fahrzeugen und autonomen Maschinen in der Industrie individuelles Training zu geben.<\/p>

Ein dritter Bereich, in dem KI angewendet wird, ist die Wissensentdeckung f\u00fcr technische Systeme. Das Ziel hier ist es, mithilfe von KI die tieferen Ursachen von Problemen zu finden und Risiken zu beseitigen. Viele kritische Bereiche liefern \u00fcber Sensoren und Verlaufsprotokolle zahlreiche Daten. Hier k\u00f6nnte die KI echte Informationen schaffen, die \u00fcber die Erkennung von Anomalien und einfachen Ausfallmodi hinausgehen. Die KI k\u00f6nnte dann das Unerwartete vorhersagen. Sie findet Beziehungen zwischen \u00e4hnlichen Vorf\u00e4llen in der Vergangenheit und den aktuellen Messwerten der Sensoren. So k\u00f6nnen Probleme bereits vor ihrem Auftreten vermieden werden.<\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Welche Daten ben\u00f6tigen Sie?<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Mit diesen gegebenen Anwendungsfeldern k\u00f6nnen Sie nach relevanten, \u00f6ffentlich verf\u00fcgbaren Daten suchen. Da f\u00fcr viele industrielle Anwendungen gro\u00dfe Mengen an Sensordaten ben\u00f6tigt werden, stehen diese Daten nicht immer zum direkten Herunterladen zur Verf\u00fcgung. Manchmal m\u00fcssen Sie \u00fcber eine bestimmte API auf die Daten zugreifen. Diese API stellt eine Verbindung zu bestehenden Datenbanken her und erm\u00f6glicht es Ihnen, die Daten zu extrahieren und zu analysieren.<\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Die NASA<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Ein Beispiel f\u00fcr verf\u00fcgbare Sensordaten ist der von der NASA bereitgestellte Datensatz zur vorausschauenden Wartung von Turbotriebwerken. Er enth\u00e4lt die Sensordaten von 100 Triebwerken desselben Modells. Der Datensatz enth\u00e4lt vier verschiedene S\u00e4tze von Motordaten, die den Flugzeugtriebwerkssimulator C-MAPSS verwenden. Die Triebwerke wurden unter verschiedenen Betriebsbedingungen und Ausfallmodi getestet.<\/span><\/p>

Diese Daten zu Zweistromtriebwerken stammen aus dem NASA Prognostics Centre of Excellence, PCoE. Diese Abteilung der NASA hat noch mehr offene Datens\u00e4tze zur Verf\u00fcgung. Sie pr\u00e4sentiert Datens\u00e4tze von verschiedenen Universit\u00e4ten, Agenturen oder Unternehmen. Diese chronologischen Daten helfen bei der Erstellung von prognostischen Algorithmen. Sie zeigen den \u00dcbergang von einem nominalen Zustand zu einem ausgefallenen Zustand. Es wurden viele verschiedene industrielle Aufgaben aufgenommen. Sie finden Daten zum Fr\u00e4sen und Tests zu Lagern. Sie finden Daten zur Elektronik und zu Batterien.<\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Der NDR<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Freiere und frei verf\u00fcgbare Repositories gibt es in Gro\u00dfbritannien. Das National Repository for Oil and Gas Data des Vereinigten K\u00f6nigreichs, NDR, stellt 130 Terabyte an Offshore-Daten bereit. Es umfasst mehr als 12.500 Bohrl\u00f6cher, 5.000 seismische Vermessungen und 3.000 Pipelines. Diese Daten sind f\u00fcr jeden frei zug\u00e4nglich. Das NRD ist jedoch nicht exklusiv f\u00fcr das Vereinigte K\u00f6nigreich. Diese Art von nationalen Datenrepositorien sind in vielen L\u00e4ndern verf\u00fcgbar und bieten offene Daten, einen offenen Regierungsansatz.<\/span><\/p>

Die wertvollen Daten der Regierungen sind nicht auf die \u00d6l- und Gasindustrie beschr\u00e4nkt. Auch der British Geological Survey stellt zahlreiche Datens\u00e4tze zur Verf\u00fcgung. Es bietet Echtzeitseismogramme und historische Daten von seinen \u00fcber 100 seismografischen Stationen in ganz Gro\u00dfbritannien. Und \u00fcber 525 zus\u00e4tzliche Datens\u00e4tze zu verschiedenen geologischen Themen.<\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Die wichtigsten Suchmaschinen f\u00fcr offene Daten\n<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Der beste Weg, offene Datenquellen f\u00fcr Ihr KI-Projekt zu finden, sind spezielle Suchmaschinen, Kataloge und Aggregatoren. Mithilfe dieser Tools werden Sie in der Lage sein, schnell einen geeigneten Datensatz zu finden. Sie werden Sie durch den Dschungel der verf\u00fcgbaren offenen Datenquellen f\u00fchren. Wie bei der klassischen Suchmaschine k\u00f6nnen Sie einen Begriff eingeben, der dem entspricht, was Sie suchen, und die Suchmaschine zeigt Ihnen interessante Datens\u00e4tze an.<\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Der Google-Datensatz<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Die Google-Datensatzsuche, datasetsearch.research.google.com, bietet einen beeindruckenden \u00dcberblick \u00fcber die kostenlos verf\u00fcgbaren Datens\u00e4tze. Sobald Sie Ihre Suche durchgef\u00fchrt haben, liefert Ihnen das Ergebnis nicht nur den Link zum Repository. Es gibt Ihnen auch direkte Informationen dar\u00fcber, welche Datenformate bereitgestellt werden und wie die Daten zug\u00e4nglich sind. Dieses k\u00fcrzlich ver\u00f6ffentlichte Tool umfasst etwa 25 Millionen \u00f6ffentlich zug\u00e4ngliche Datens\u00e4tze.<\/span><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Re3data<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Das Register f\u00fcr Forschungsdaten-Repositories, re3data.org, bietet eine umfassende Textsuche nach seinen verkn\u00fcpften Repositories. Es verf\u00fcgt \u00fcber ein sch\u00f6nes grafisches Explorationswerkzeug unter \"Suche nach Thema\", um offene Daten zu finden. F\u00fcr die Ingenieurwissenschaften gibt es jedoch nur wenige Ergebnisse. Au\u00dferdem f\u00fchrt Sie diese Suchmaschine nicht direkt zu den Daten. Sie schickt Sie lediglich zu den Repositories, von denen aus Ihre Suche weitergeht.<\/span><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Kaggle<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Dar\u00fcber hinaus lohnt es sich, einen Blick auf die bekannte Plattform Kaggle zu werfen, da sie von Zeit zu Zeit industriebezogene Wettbewerbe veranstaltet. Es gibt auch eine neue Plattform namens Unearthed, die sich der L\u00f6sung von Herausforderungen der Datenwissenschaft im Zusammenhang mit den Konzepten Industrie 4.0 und Fabrik der Zukunft widmet.<\/span><\/p>

Mit diesen Ausgangspunkten finden Sie schnell die richtigen offenen Daten. Offene Daten helfen Ihnen, direkt mit Ihrem Projekt zur industriellen k\u00fcnstlichen Intelligenz zu beginnen, und Sie m\u00fcssen nicht auf die Umwandlung Ihres Betriebssensors und Ihrer Unternehmenskonfiguration warten.<\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Brauchen Sie eine Expertenmeinung?\n<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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AAutor: NAJI Faouzi<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Verfolgen Sie unsere Innovationen in sozialen Netzwerken\n<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Wir ver\u00f6ffentlichen h\u00e4ufig in sozialen Netzwerken (Linkedin<\/a>,\u00a0Twitter<\/a>\u00a0und\u00a0Medium<\/a>) unsere Innovationen und die neuen Funktionen unserer L\u00f6sungen f\u00fcr das Industriemanagement.<\/p>

Au\u00dferdem w\u00fcrden wir uns freuen, wenn wir Ihnen die neuesten Trends im Bereich Industrie 4.0 durch qualitativ hochwertige Inhalte, die Sie weiterverbreiten k\u00f6nnen, n\u00e4her bringen k\u00f6nnten.<\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Fabrik der Zukunft - Offene Datenquellen f\u00fcr industrielle KI Beim Start eines neuen Projekts (Fabrik der Zukunft), das die F\u00e4higkeiten einer Produktionsanlage mithilfe von k\u00fcnstlicher Intelligenz verbessern soll, lautet die h\u00e4ufig gestellte Frage: \"Ist das machbar?\". K\u00fcnstliche Intelligenz in einem industriellen Kontext erfordert eine Menge Daten, um die zugrunde liegenden Algorithmen zu trainieren. 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