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 trial-analytics/
SUMMARY:Data Science Meetup Paderborn: Industrial Analytics
DESCRIPTION:Industrial Analytics:\nWie bringt man AI und Data Science in di
 e Produktion/Fertigung?\nHow to bring AI and Data Science into production?
 \n\nIn Meetup #6 geht es um den praktischen Einsatz von AI und Data Scienc
 e in der Industrie. Wir freuen uns sehr Meetup #6 zusammen mit dem Fraunho
 fer Institut für Entwurfstechnik Mechatronik (IEM) in Paderborn zu verans
 talten.\n\n[su_button url="https://www.meetup.com/de-DE/Data-Science-Pader
 born/events/262635090/" size="5"]Hier zum Meetup anmelden[/su_button]\n\nM
 eetup #6 is about the practical use of AI and data science in industry. We
  are very pleased to host Meetup #6 together with the Fraunhofer Institute
  for Mechatronic Systems Design (IEM) in Paderborn.\n\nLocation:\nDas Idee
 nTriebwerk am Fraunhofer IEM - hier ist Andersdenken ausdrücklich erwüns
 cht. Fernab von Tagesgeschäft und Bedenkenträgern hat jede Idee ihren Pl
 atz und kann mit geringem Aufwand ausprobiert werden. Dabei werden agile A
 rbeitsweisen und Kreativitätstechniken angewendet und neue Formen der Zus
 ammenarbeit gelebt.\n\nProgram:\nTalk 1: Industrial Data Science - Erfolgs
 faktoren für Analytics im Industrieeinsatz\nDr.-Ing. Sebastian von Enzber
 g\, Fraunhofer IEM\n\nPredictive Maintenance\, Smart Quality\, datengetrie
 bene Prozessoptimierung - Use Cases für Data Science in der fertigenden I
 ndustrie gibt es zahlreich. Doch auch heute wissen die meisten Unternehmen
  nicht\, wie die erfolgreiche Integration von Industrial Analytics in ihre
  Prozesse aussieht. Der Vortrag fasst Erfahrungen aus zahlreichen Industri
 e- und Forschungsprojekten zusammen und leitet wichtige Forschungsfragen a
 b\, die sich für Data Scientists ergeben.\nSebastian von Enzberg ist Grup
 penleiter Produktionsmanagement am Fraunhofer IEM mit dem Forschungsschwer
 punkt Industrial Data Science. In seiner Promotion an der Universität Mag
 deburg beschäftigte er sich mit Maschinellem Lernen und Signalverarbeitun
 g für Geometrie- und 3D-Oberflächendaten.\n\nTalk 2: Entwicklung und Val
 idierung eines datengetriebenen Condition Monitoring Systems basierend auf
  akustischen Messungen\nArthur Wegel\, Fraunhofer IEM\n\nDer Vortrag fasst
  die Ergebnisse der Masterarbeit zusammen\, deren Fokus auf der Entwicklun
 g eines robusten Condition Monitoring Systems liegt. Hierzu wurden mehrere
  Kombinationen von Verfahren der Datenvorverarbeitung und -analyse bei var
 iierenden Umgebungsbedingungen untersucht.\nArthur Wegel ist ein Absolvent
  des Studiengangs Maschinenbau mit der Vertiefungsrichtung Ingenieurinform
 atik an der Universität Paderborn. Zugleich ist er als wissenschaftliche 
 Hilfskraft am Fraunhofer Institut für Entwurfstechnik Mechatronik IEM in 
 der Abteilung Produktentstehung tätig.\n\nTalk 3: Running the factory: Br
 inging Deep Reinforcement Learning into production\nDr. Christian Albers\,
  Fabian Witter\, pmOne Analytics\n\nFor manufacturing companies\, high pro
 duct quality is crucial which critically depends on many environmental inf
 luences and process parameters. Control of process parameters relies on hu
 man expertise but even experienced machine operators often fail to reach o
 ptimal conditions in practice. In this context\, we apply Batch-Constraine
 d Q-learning (BCQ) to convert recorded production processes into a paramet
 er recommender for production optimization. BCQ is a Deep Reinforcement Le
 arning algorithm which does not require a simulation of the environment\, 
 but only past information. Hence\, BCQ is much more applicable in real lif
 e situations than classical Reinforcement Learning approaches.\n\nChristia
 n Albers obtained his PhD in physics in 2015 at the University of Bremen o
 n the subject of biologically realistic learning in neuronal networks. Aft
 er that\, he went to work as a Data Scientist at the Omnicom Media Group i
 n Hamburg before joining pmOne Analytics in Paderborn in January 2019.\nFa
 bian Witter is a master's student in Computer Science at Paderborn Univers
 ity with focus on Data Science. He joined pmOne Analytics in 2016 as a wor
 king student and developed a library for anomaly detection in time series.
  Currently\, he is writing his master's thesis on the topic of production 
 line parameter optimization.
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LOCATION:Fraunhofer Institut für Mechatronik\, Zukunftsmeile 1\, Paderborn
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