Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz erlaube es Maschinenbauern sowie Nutzern signifikante Prozessverbesserungen zu erzielen – höhere Maschinenauslastung, Verringerung von Ausfallzeiten, Energieverbrauch und Ausschuss. Dazu werden allerdings große Mengen an Daten benötigt die sowohl den Herstellungsprozess als auch die Maschinenabläufe betreffe. In der Regel is also eine enge Zusammenarbeit zwischen dem Maschinenbauer und den Maschinenbesitzern und ein freier Datenaustausch erforderlich.

Diese Zusammenarbeit ist nicht immer realisierbar: Maschinenbauer und Nutzer betrachten viele Aspekte ihrer Maschinen und Prozesse als Geschäftsgeheimnisse. ConnectedAI verwendet “centralised federated learning” um das scheinbar Unmögliche zu erreichen: Wissen vom Maschinenbauern und den Betreibern sammeln und auswerten ohne die tatsächlichen Betriebsdaten zu erfassen.

Meinem Vortrag erläutert die Problematik der “data privacy” an praktischen Beispielen und zeigt wie ConnectedAI eine umsetzbare Lösung ermöglicht hat.