In der heutigen hoch kompetitiven kunden- und serviceorientierten Wirtschaft stellen Daten das Rohmaterial für Unternehmenswachstum dar – allerdings nur, wenn aus den Daten die richtigen Schlüsse gezogen werden. Somit steht das Sammeln von Daten ganz am Anfang einer Datenverarbeitungskette, welche mit der erfolgreichen Realisierung smarter Dienste wie etwa dem Predictive Maintenance und darauf aufbauender Geschäftsmodelle endet.
In diesem Vortrag werden Methoden und Technologien zur Bewerkstelligung dieser Transformation von Daten hin zu Diensten vorgestellt. Hierzu zählen der „USU Smart Data“-Prozess zur schrittweisen Entwicklung smarter Dienste sowie die „Katana“-Plattform zur Analyse großer Datenmengen. Anhand von Use-Cases, welche die USU Software AG gemeinsam mit weltweit führenden Unternehmen aus dem Maschinen- und Anlagebau erfolgreich umsetzen konnte, wird die Entwicklung von Predictive-Maintenance-Diensten erläutert. Hierzu werden auch die Sichtung und Auswahl relevanter Daten, die vergleichende Analyse verschiedener Lösungsansätze und die Entwicklung intuitiver Dashboards beleuchtet. Zusammen mit der Integration des fertigen Dienstes in das Produktivsystem des Kunden wird abschließend ein Einblick in die realisierten Mehrwerte geben.
PD Dr.-Ing. Marco Huber – USU Software AG
Nach Informatik-Studium und erfolgreicher Promotion an der Universität Karlsruhe (TH), leitete Dr. Huber von 2009 bis 2011 die Forschungsgruppe „Variable Bildgewinnung und –Verarbeitung“ des Fraunhofer-Instituts für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung (IOSB) in Karlsruhe. Im Anschluss war er bis 2015 als Senior Researcher bei AGT International in Darmstadt tätig. Seit April 2015 ist Dr. Huber Chief Consultant und Data Scientist bei der USU Software AG in Karlsruhe. Er leitet die dortige Data Science Gruppe und ist als Product Owner für die Entwicklung der USU Big-Data-Plattform „Katana“ verantwortlich. Zugleich lehrt er als Privatdozent für Informatik am Karlsruher Institut für Technologie (KIT). Seine Arbeitsschwerpunkte umfassen die Gebiete Industrie 4.0, Big Data Analytics und maschinelles Lernen.