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Sensordaten sind die Basis für die Zustandsüberwachung von Maschinen und Anlagen, mithilfe derer Wartung vorausschauend geplant und Stillstände vermieden werden können. Reicht eine einfache Schwellwert-Überwachung jedoch nicht mehr aus, kann der Einsatz von Künstlicher Intelligenz von Nutzen sein.
Anhand konkreter Anwendungsbeispiele gingen Daniel Kessler und Florian Liebgott in ihrem Vortrag näher darauf ein.
Daniel Kessler ist als Data Scientist bei Balluff für die Kombinierung von Sensorik und Künstlicher Intelligenz mittels innovativer Algorithmen zuständig. Seine Tätigkeit umfasst die Leitung öffentlich geförderter Projekte im Kontext der flexiblen Prozessautomatisierung und der intelligenten Zustandsüberwachung. Darüber hinaus ist er zuständig für den Aufbau von Demonstratoren, um Kunden die Einsatzmöglichkeiten Künstlicher Intelligenz zu veranschaulichen. Bevor er 2018 zu Balluff kam, studierte er Elektrotechnik an der Universität Stuttgart und beschäftigte sich mit Empfehlungssystemen und der Erkennung von Störfällen in der Stromversorgung auf Grundlage von Künstlicher Intelligenz.
Florian Liebgott ist als Lead Data Scientist bei Balluff zuständig für die Entwicklung von Algorithmen für die intelligenten Sensoren von morgen sowie die Entwicklung von Lösungen für eine intelligente Zustandsüberwachung. Seine Aufgaben umfassen neben der Koordinierung der Aktivitäten der Innovationsabteilung im Bereich Künstliche Intelligenz auch die Leitung von öffentlich geförderten Projekten im Bereich maschinelles Lernen für intelligente Zustandsüberwachung in industriellen Prozessen. Vor seinem Einstieg bei Balluff 2018 forschte er fünf Jahre lang am Institut für Signalverarbeitung und Systemtheorie der Universität Stuttgart im Bereich des maschinellen Lernens für Energie-Monitoring.
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