Data Science in der Logistik
Die Digitalisierung ist in aller Munde und hat gravierende Auswirkungen auf unsere Lebens- und Arbeitsweisen. Data Science und Machine Learning stellen einen völlig neuen Ansatz des datengestützten Arbeitens dar, dem Sie sich langfristig nicht entziehen können. Für Unternehmen ergeben sich daraus ganz neue Chancen und Herausforderungen, es erschließen sich neue Geschäftsmodelle und Lösungen und bestehende Leistungen und Prozesse verändern sich durch die neuen Möglichkeiten teilweise gravierend. Um daran erfolgreich teilzuhaben, bedarf es ganz neuer Kompetenzen, Prozesse und Infrastrukturen. Wie oft in frühen Phasen bahnbrechender Veränderungen ist es auch hier schwer, Hype von echten Lösungen zu trennen und ein realistisches Bild von Aufwand und Nutzen zu bekommen.
Freuen Sie sich auf einen informativen Tag und diskutieren Sie zusammen mit unseren Referenten Ihre Fragen. Am Ende der Veranstaltung erhalten Sie eine Teilnahmebescheinigung als Nachweis Ihrer persönlichen Qualifikation.
9.45 Uhr
Datenzentrisches Arbeiten in der Industrie – Methoden, Chancen und Herausforderungen
Zunächst wird auf die veränderte Arbeitsweise und den damit einhergehenden Paradigmenwechsel durch datenzentrisches Arbeiten eingegangen. Es folgt eine Abgrenzung typischer Anwendungsklassen und Lernstrategien anhand von eingängigen Beispielen sowie die Erläuterung unterschiedlicher Algorithmen und typischer Arbeitsumgebungen. Anhand von ausgewählten konkreten Beispielen wird dargestellt, was datenzentrisches Arbeiten leisten kann und wo die Grenzen sind und Herausforderungen liegen. Abschließend wird erläutert, wie ein Einstieg gelingen kann und was dafür notwendig ist. Teilnehmende sollten anschließend in der Lage sein, die Nutzenpotentiale für sich abzuwägen und einen konkreten Umsetzungsweg zu skizzieren.
Prof. Dr. Andreas Rükgauer, Professor für Produktion und Industriebetriebslehre FHWS Würzburg-Schweinfurt, Inhaber Unternehmensberatung intent.consult, Würzburg
10.30 Uhr
Digitalisierung - Stellhebel für eine nachhaltige Transportlogistik
Auch im Güterverkehr sind Unternehmen aufgefordert CO2-Emissionen zu reduzieren, um die Sektoralziele im Verkehr bis 2030 zu erreichen. Die Digitalisierung kann helfen eine nachhaltige Transportstrategie zu entwickeln. Ansatzpunkte wie Data Analytics, digitale Frachtpapiere und Lieferscheine, neue Geschäftsmodelle der Kooperation mit digitalen Plattformen helfen u.a. die Transporte effizienter und nachhaltiger auszulasten, umweltschonende Verkehrsträger einzusetzen und Transporte zu vermeiden. Praxisbeispiele werden die Effekte aufzeigen.
Uli Müller-Steinfahrt
11.15 Uhr
Kaffeepause im Foyer
11.45 Uhr
Keine Angst vor KI-Projekten – so einfach kann Künstliche Intelligenz in der Praxis sein
Wir erleben die drastischen Folgen der Corona-Pandemie, Krieg in der Ukraine, Fachkräftemangel und Klimakrise in Form von gestörten Lieferketten und steigenden Kosten bei Personal, Rohstoffen und Energie. Wie praxistaugliche Lösungen auf Basis Künstlicher Intelligenz bei der Bewältigung dieser Herausforderungen unterstützten können, zeigt dieser Vortrag am Beispiel der Transportlogistik und räumt dabei mit vielen Bedenken und Vorurteilen über Nutzen und Komplexität von KI-Projekten auf.
Astrid Drexhage, Geschäftsführende Gesellschafterin, Weber Data Service IT GmbH, Bielefeld
12.30 Uhr
KI in Logistik und Großhandel – Praxisbeispiele, Herausforderungen, Perspektiven
Prof. Dr. Heiko Wrobel, Technische Hochschule Nürnberg Georg Simon Ohm
13.15 Uhr
Mittagspause im Restaurant
14.15 Uhr
Mit Data Science und AI das Unternehmen für die Zukunft aufstellen
Data Science und AI ermöglicht neue Anwendungen in allen Teilen der Wertschöpfungskette und für alle Branchen. Dadurch die Data Science zu einer Schlüsseltechnologie für zukünftige Innovationen und damit wirtschaftliches Wachstum. Unternehmen müssen sich mit der Nutzung von Daten strategisch auseinandersetzen um wettbewerbsfähig zu bleiben und zu einer „Data Driven Company“ zu werden.
Jörg Bienert, Partner and Area Director, Alexander Thamm GmbH, München
15.00 Uhr
Patentschutz für KI-Anwendungen
Vielen Unternehmen investieren in den Aufbau von KI-basierten Lösungen, sind damit sehr erfolgreich und wollen diese Investitionen absichern, damit sie nicht von Konkurrenten kopiert werden. Gleichzeitig herrscht oft die Überzeugung, dass Software nicht mit Patenten geschützt werden könne, weshalb Anstrengungen für den Schutz unterbleiben oder mit ungünstiger Ausrichtung gesetzt werden. Wir erläutern anhand eines Praxisbeispiels aus dem Bereich der Logistik, wann KI-Anwendungen geschützt werden können, sowie nach Kriterien der Wert eines KI-Patents bestimmt werden kann. Mit konkreten Beispielen für mögliche Schutzgegenstände zeigen wir auf, wie vielfältig die Ansatzpunkte für die Erzeugung von Patenten sein können.
Moritz Ernicke, Johannes Ernicke, Deutscher und Europäischer Patentanwalt, ERNICKE Patent- und Rechtsanwälte PartmbB, Augsburg
15.45 Uhr
Kaffeepause im Foyer
16.00 Uhr
Automatisierte Prozessanalysen: Mit Machine Learning zu effizienten und ergonomischen Arbeitsprozessen
Um effiziente und ergonomische Prozesse in Produktion und Logistik zu gewährleisten, bedarf es einer regelmäßigen Analyse und Optimierung. Etablierte Analyseverfahren sind dabei häufig sehr zeit- und kostenintensiv und liefern nur einen überschaubaren Datenbestand. Durch Sensorik und Machine Learning existieren Werkzeuge, die eine automatisierte Analyse ermöglichen. Der Vortrag zeigt anhand der Motion-Mining-Technologie auf, welcher Nutzen hierdurch für die Prozessanalyse generiert werden kann.
Sascha Feldhorst, CEO, MotionMiners GmbH, Dortmund
16.45 Uhr
Abschlussdiskussion
17.00 Uh
Ende der Veranstaltung
Freuen Sie sich auf einen informativen Tag und diskutieren Sie zusammen mit unseren Referenten Ihre Fragen. Am Ende der Veranstaltung erhalten Sie eine Teilnahmebescheinigung als Nachweis Ihrer persönlichen Qualifikation.
9.45 Uhr
Datenzentrisches Arbeiten in der Industrie – Methoden, Chancen und Herausforderungen
Zunächst wird auf die veränderte Arbeitsweise und den damit einhergehenden Paradigmenwechsel durch datenzentrisches Arbeiten eingegangen. Es folgt eine Abgrenzung typischer Anwendungsklassen und Lernstrategien anhand von eingängigen Beispielen sowie die Erläuterung unterschiedlicher Algorithmen und typischer Arbeitsumgebungen. Anhand von ausgewählten konkreten Beispielen wird dargestellt, was datenzentrisches Arbeiten leisten kann und wo die Grenzen sind und Herausforderungen liegen. Abschließend wird erläutert, wie ein Einstieg gelingen kann und was dafür notwendig ist. Teilnehmende sollten anschließend in der Lage sein, die Nutzenpotentiale für sich abzuwägen und einen konkreten Umsetzungsweg zu skizzieren.
Prof. Dr. Andreas Rükgauer, Professor für Produktion und Industriebetriebslehre FHWS Würzburg-Schweinfurt, Inhaber Unternehmensberatung intent.consult, Würzburg
10.30 Uhr
Digitalisierung - Stellhebel für eine nachhaltige Transportlogistik
Auch im Güterverkehr sind Unternehmen aufgefordert CO2-Emissionen zu reduzieren, um die Sektoralziele im Verkehr bis 2030 zu erreichen. Die Digitalisierung kann helfen eine nachhaltige Transportstrategie zu entwickeln. Ansatzpunkte wie Data Analytics, digitale Frachtpapiere und Lieferscheine, neue Geschäftsmodelle der Kooperation mit digitalen Plattformen helfen u.a. die Transporte effizienter und nachhaltiger auszulasten, umweltschonende Verkehrsträger einzusetzen und Transporte zu vermeiden. Praxisbeispiele werden die Effekte aufzeigen.
Uli Müller-Steinfahrt
11.15 Uhr
Kaffeepause im Foyer
11.45 Uhr
Keine Angst vor KI-Projekten – so einfach kann Künstliche Intelligenz in der Praxis sein
Wir erleben die drastischen Folgen der Corona-Pandemie, Krieg in der Ukraine, Fachkräftemangel und Klimakrise in Form von gestörten Lieferketten und steigenden Kosten bei Personal, Rohstoffen und Energie. Wie praxistaugliche Lösungen auf Basis Künstlicher Intelligenz bei der Bewältigung dieser Herausforderungen unterstützten können, zeigt dieser Vortrag am Beispiel der Transportlogistik und räumt dabei mit vielen Bedenken und Vorurteilen über Nutzen und Komplexität von KI-Projekten auf.
Astrid Drexhage, Geschäftsführende Gesellschafterin, Weber Data Service IT GmbH, Bielefeld
12.30 Uhr
KI in Logistik und Großhandel – Praxisbeispiele, Herausforderungen, Perspektiven
Prof. Dr. Heiko Wrobel, Technische Hochschule Nürnberg Georg Simon Ohm
13.15 Uhr
Mittagspause im Restaurant
14.15 Uhr
Mit Data Science und AI das Unternehmen für die Zukunft aufstellen
Data Science und AI ermöglicht neue Anwendungen in allen Teilen der Wertschöpfungskette und für alle Branchen. Dadurch die Data Science zu einer Schlüsseltechnologie für zukünftige Innovationen und damit wirtschaftliches Wachstum. Unternehmen müssen sich mit der Nutzung von Daten strategisch auseinandersetzen um wettbewerbsfähig zu bleiben und zu einer „Data Driven Company“ zu werden.
Jörg Bienert, Partner and Area Director, Alexander Thamm GmbH, München
15.00 Uhr
Patentschutz für KI-Anwendungen
Vielen Unternehmen investieren in den Aufbau von KI-basierten Lösungen, sind damit sehr erfolgreich und wollen diese Investitionen absichern, damit sie nicht von Konkurrenten kopiert werden. Gleichzeitig herrscht oft die Überzeugung, dass Software nicht mit Patenten geschützt werden könne, weshalb Anstrengungen für den Schutz unterbleiben oder mit ungünstiger Ausrichtung gesetzt werden. Wir erläutern anhand eines Praxisbeispiels aus dem Bereich der Logistik, wann KI-Anwendungen geschützt werden können, sowie nach Kriterien der Wert eines KI-Patents bestimmt werden kann. Mit konkreten Beispielen für mögliche Schutzgegenstände zeigen wir auf, wie vielfältig die Ansatzpunkte für die Erzeugung von Patenten sein können.
Moritz Ernicke, Johannes Ernicke, Deutscher und Europäischer Patentanwalt, ERNICKE Patent- und Rechtsanwälte PartmbB, Augsburg
15.45 Uhr
Kaffeepause im Foyer
16.00 Uhr
Automatisierte Prozessanalysen: Mit Machine Learning zu effizienten und ergonomischen Arbeitsprozessen
Um effiziente und ergonomische Prozesse in Produktion und Logistik zu gewährleisten, bedarf es einer regelmäßigen Analyse und Optimierung. Etablierte Analyseverfahren sind dabei häufig sehr zeit- und kostenintensiv und liefern nur einen überschaubaren Datenbestand. Durch Sensorik und Machine Learning existieren Werkzeuge, die eine automatisierte Analyse ermöglichen. Der Vortrag zeigt anhand der Motion-Mining-Technologie auf, welcher Nutzen hierdurch für die Prozessanalyse generiert werden kann.
Sascha Feldhorst, CEO, MotionMiners GmbH, Dortmund
16.45 Uhr
Abschlussdiskussion
17.00 Uh
Ende der Veranstaltung