Wie heißt das Produkt?

Automated Machine Learning Software!

Welches Problem löst das Produkt?

Die Datenanalyse und Modellbildung übernehmen bei Analyticslösungen heute vornehmlich Data Scientists. Ihr Expertenwissen ist notwendig, um die Methoden der Künstlichen Intelligenz auf die Daten anzuwenden und Modelle zu entwickeln, die zum Beispiel Anomalien erkennen oder Fehler vorhersagen. Bei der Modellentwicklung arbeitet der Data Scientist eng mit dem Kunden zusammen. Was spricht also dagegen, dass der Kunde dieses zukünftig direkt selber übernimmt. Um das Domänenwissen der Maschinen- und Prozessexperten optimal zu integrieren aber auch gleichzeitig Modellbildungsschritte zu automatisieren, wird bewusst das ‚unsuperwised‘ und das ‚superwised‘ Maschine Learning verknüpft. Durch diese Kombination entstehen bessere Modelle, als es durch einen komplett automatisierten Machine Learning Prozess leistbar ist. Erste Anwendungen dieser Art existieren derzeit bereits in den Bereichen Fintech, Banking und Marketing – aber bislang noch nicht im Maschinen- und Anlagenbau.

Was ist der Hauptvorteil des Produkts für Kunden?

Mit der Lösung von Weidmüller kann der Maschinenexperte zukünftig die Weiterentwicklung der Modelle eigenständig vorantreiben – ohne selbst Data Scientist zu sein. Das vorhandene Wissen über Prozesse und Maschinen bleibt so im Unternehmen, da diese ihr Domänenwissen selbstständig einpflegen können. Die Machine Learning Software ermöglicht es dem Maschinen- oder Prozessexperten, sich selbst die Performance von Künstlicher Intelligenz zu erschließen. Damit macht Weidmüller die Methoden der künstlichen Intelligenz zugänglich für den klassischen Maschinenbauer und -betreiber. Die knappe Ressource des Data Scientists hemmt zukünftig nicht mehr so stark die Durchdringung der Industrie mit künstlicher Intelligenz.

Warum würden Sie Ihr Produkt als „intelligent“ bezeichnen?

Maschine Learning und Künstliche Intelligenz sind die Werkzeuge, die zur Datenanalyse und -interpretation eingesetzt werden. Mit der plattformunabhängigen Software zum Thema Automated Machine Learning wird die Anwendung von Maschine Learning und Künstliche Intelligenz signifikant vereinfacht und die Erzeugung von Analytics-Modellen beschleunigt.

Was ist noch wichtig?

Die Softwarelösung ist vollständig durchgängig – heißt von der Modellerstellung, über das Deployment bis hin zur Möglichkeit der selbstständigen Weiterentwicklung arbeitet die Software End-to-End. Das Machine-Learning-Model kann unmittelbar in die Produktivumgebung deployt werden – auch auf einem Industrie-PC direkt an der Maschine, auf dem die Software läuft. Besonderes Augenmerk wurde zudem auf die User Experience gelegt. Diese ist entscheidend für die Akzeptanz der Künstlichen Intelligenz, da dem Nutzer die Analyse- und Modellbildungsschritte begreifbar gemacht werden muss. Es geht darum die Komplexität für den Nutzer zu reduzieren, ihn aber gleichzeitig derart mit Informationen zu versorgen, dass er den Einfluss seines Wissens auf die Modellgüte versteht.