Konferenz: KI in der Industrie
Rund 200 Teilnehmer*innen kamen am 22. Januar nach Frankfurt, um sich über aktuelle Entwicklungen im Bereich KI in der Industrie zu informieren. Die Konferenz startete mit einer Keynote von Rich Walker, dem CEO der Shadow Robot Company, der eine Roboterhand vorstellte, die es schafft, die Kinematik und Geschicklichkeit der menschlichen Hand so genau wie möglich nachzuahmen.
Sprecher 2025
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Im Produktmanagement für die Automatisierungslösung TwinCAT beschäftigt sich Dr. Fabian Bause mit der Integration von maschinellen Lernverfahren in die industrielle Automation. Darunter fallen Infrastrukturkomponenten in Hard- und Software, die eine Integration von KI in die SPS-Umgebung erlauben, Komponenten zur Distribution und Verwaltung von KI-Modellen auf Maschinensteuerungen sowie LLMs zur Unterstützung von Maschinenprogrammierern bei ihrer täglichen Arbeit.
Tom Cadera studierte Industrial Design an der HBK Braunschweig. Schon während des Studiums arbeitete er für Unternehmen aus dem Bereich Medizintechnik und Maschinenbau. 1992 gründete er CaderaDesign und spezialisierte sich auf die Schnittstelle zwischen Mensch und hochkomplexer Technik. Als eines der ersten Designbüros überhaupt konzipierte und gestaltete CaderaDesign Softwareoberflächen und leistete somit Pionierarbeit im Bereich des User Interface Designs.
Heute ist die CaderaDesign GmbH führend im Bereich Gestaltung von User Experience für Maschinenbau und Industrie. Ein wichtiger Fokus liegt auf der Overall User Experience von Produkten, die HMI-Design und Industrial Design bündelt.
Mit zahlreichen Projekten sind Tom und sein Team auch bei IIoT-Themen Wegbereiter für Digitalisierungsprojekte im Produktionsumfeld. Besonders in der Industrie und dort v.a. in kritischen Bereichen (z. B. Healthcare) beschäftigen sie sich schon seit längerem damit, mit Explainable AI (XAI) die not-wendige Transparenz zu schaffen, um langfristig Vertrauen in die Technologie aufzubauen. Dabei steht immer der Mensch im Mittelpunkt.
UX UND INDUSTRIAL AI
Predictive Maintenance, datengetriebene Prozessoptimierungen oder optische Qualitätskontrolle – schon heute setzt die Industrie in vielen Bereichen auf Unterstützung durch AI. Die Entwicklung ist so rasant, dass sich immer mehr Möglichkeiten auftun, um Prozesse mithilfe von AI zu optimieren. Es kann davon ausgegangen werden, dass sich der Einsatz von AI-Systemen in Zukunft auf noch mehr Geschäftsbereiche ausweiten wird. In diesem Zusammenhang wird es immer wichtiger, dass Unternehmen AI nicht nur nutzen, sondern auch deren Funktionsweise und Entscheidungskriterien nachvollziehen können – eine Anforderung, die mit dem bevorstehenden AI-Act in der EU zur Pflicht wird. Genau hier setzt Explainable AI (XAI) an, mit dem Ziel, bisherige Blackbox-Systeme zu öffnen und transparent zu machen. Als User Experience Experten kommen damit auch wir ins Spiel und müssen uns dieselben Fragen stellen wie immer: Wer interagiert mit der AI? Welchen technischen Hintergrund haben die Nutzerinnen und Nutzer? Welche Erklärungen benötigen sie an welcher Stelle im System? Beim Thema AI darf nicht alleine die Perspektive der Datenanalysten und AI-Experten maßgeblich sein – auch hier ist User Research gefordert. Eine menschzentrierte Herangehensweise wird erforderlich sein, um nachhaltig Akzeptanz zu schaffen und Vertrauen mit dem Umgang von AI aufzubauen. Der Beitrag soll die Wichtigkeit von XAI aufzeigen. Mit unserer Fallstudie präsentieren wir, wie qualitatives Feedback von Expertinnen und Experten aus den Bereichen AI und UX mithilfe eines Clickdummys erhoben wurde, um erste Design Guidelines für XAI zu entwickeln. Der Clickdummy macht die neuen Herausforderungen von XAI greifbar und ermöglicht es, innovative Lösungsansätze zu erleben. Abschließend stellen wir gemeinsam die Frage nach den Grenzen von XAI und wie wir diesen begegnen können. Der Beitrag soll dazu anregen, zukünftige AI-Anwendungsfälle von Anfang an menschzentriert zu betrachten und damit einen entscheidenden Beitrag zur Entwicklung von Next-Gen-UX-Lösungen zu leisten.
Nach dem Studium der Kognitionspsychologie und Soziologie mit Schwerpunkt statistische Methoden in Oldenburg und Nordirland war er zunächst als Angestellter in der Rolle eines Statistikers in verschiedenen Branchen tätig. Seit mehr als zehn Jahren ist er selbständiger Berater für den Einsatz von Analytics in Unternehmensanwendungen und integrierte 2013 sein ehemaliges Unternehmen dsquare.de in Cognizant Deutschland. 2017 stieg er bei Continental-Reifen ein, um das Thema Data Science aufzubauen. Heute ist er Head of Applied Analytics and AI bei Continental Tires.
Titel: KI in der Konstruktion – Tools und Ansätze
"Agentic Automation für geschäftskritische Prozesse: Wie kann man ZUVERLÄSSIGKEIT und KONTROLLE hinzufügen?!"
Christian ist Gründer und CEO der embraceable Technology GmbH, einem europäischen Forschungs- und Entwicklungsunternehmen, das sich auf LLM-gestützte Agentic-Systeme spezialisiert hat, mit besonderem Schwerpunkt auf der Sicherheit und Zuverlässigkeit dieser Systeme. Mit seinem Hintergrund im IT-Management auf Führungsebene im internationalen Investmentbanking verfügt er über eine tiefgreifende und langjährige Erfahrung in der Entwicklung und dem Betrieb zuverlässiger, geschäftskritischer Systeme.
Stellvertretender Institutsleiter, Inhaber des Lehrstuhls Kognitive Produktionssysteme
Institut für Industrielle Fertigung und Fabrikbetrieb
Vortragstitel: AutoML für TimeSeries
Keynote: "Effizienz und Kosteneinsprarungen neu denken: Wie GenAi-Chatbots die Produktivität steigern"
Coskun Islam ist Experte für Fertigungstechnik mit dem Schwerpunkt digitale Transformation in der Fertigungsindustrie. Er hat an der University of British Columbia studiert und promoviert und hat damit einen starken akademischen Hintergrund. Derzeit ist Coskun als Leiter des Bereichs Collective Intelligence Engineering bei Sandvik Manufacturing Solutions tätig. In dieser Funktion arbeitet er mit verschiedenen Geschäftsbereichen zusammen, um die digitale Fertigung zu verbessern.
Als Director Solutions Architects bei German Edge Cloud / Friedhelm Loh Group sorgt Plamen Kiradjiev für die nachhaltige Realisierung der Digitalisierung in der Fertigung. Plamens Fokus liegt auf der schrittweisen Einführung einer Shopfloor-IT, die mit Technologien, wie Micro-Services, Hybrid Cloud und KI die Grundlage mindesens für die nächste Dekade bilden kann. Er baut auf einer IT-Erfahrung von 29 Jahren, 11 davon im Umfeld der Fertigung und Industrie 4.0.
Magnus verfügt über eine seltene Mischung aus Scharfsinn bei der nahtlosen Integration von digitaler Technologie mit soliden Geschäftsstrategien und kaufmännischem Scharfsinn. Daraus ergeben sich einzigartige Fähigkeiten, die es ihm ermöglichen, beständig Ergebnisse zu erzielen.
Magnus fühlt sich in schnelllebigen Umgebungen wohl und versteht es, die Punkte zu verbinden, um die Transformation zu erleichtern und sicherzustellen, dass sich alle Beteiligten während der Reise weiterentwickeln und wachsen. Heute ist er in den spannenden Produktbereich der digitalen Transformation in der Fertigung eingetaucht und arbeitet an der Vision einer autonomen und nachhaltigen Fertigung.
Jan R. Seyler, Director Advanced Development Analytics and Control bei der Festo SE & Co. KG, beschäftigt sich leidenschaftlich mit den Themen Robotik und künstlicher Intelligenz. In mehr als acht Jahren bei Festo hat er maßgeblich zu KI und Steuerungssystemen in der Automatisierung beigetragen. Seyler hält auch Vorlesungen in Angewandter KI an der HS Esslingen und IoT an der DHBW Stuttgart und teilt seine Leidenschaft für Technologie und Innovation. Er trägt aktiv zur akademischen Gemeinschaft bei, zum Beispiel als Vorsitzender der IAAI - der größten Konferenz für angewandte KI-Lösungen.“
Sascha Steinkrauß ist Inhaber der Firma 4S, mit welcher er Dienstleistungen rund um die CE-Konformität von Maschinen anbietet. Bereits im Bachelor-Studium Mechatronik / Robotik hat er sich 2009 mit der Maschinenrichtlinie befasst und im berufsbegleitenden Master-Studium ist 2021 die vertrauenswürdige KI hinzugekommen. Als nebenberuflicher Lektor an der FH Campus 02 und als Mitglied in der Plattform Maschinensicherheit der AUVA in Österreich teilt er seine Expertise auf mehreren Ebenen.
In seinem Vortrag geht es um neue Anforderungen der Maschinenverordnung und der KI-Verordnung sowie um die Risikobeurteilung von KI-Systemen in Maschinen.
Titel: Risikobeurteilung von KI-Systemen in Maschinen – Anforderungen in der EU
Industrialisierung von KI: Aufbau einer End-to-End-Plattform für Landwirtschaft und Fertigung
Der Einsatz von KI in industriellen Umgebungen wie der Landwirtschaft und der Fertigung ist mit besonderen Herausforderungen verbunden - von der Auswahl der richtigen Algorithmen und Deep-Learning-Frameworks über die Datenerfassung und -beschriftung bis hin zur Bereitstellung von Modellen auf eingebetteter Hardware. In dieser Präsentation berichten wir über unsere Erfahrungen bei der Bewältigung dieser Probleme und darüber, wie wir eine umfassende Plattformarchitektur entwickelt haben, die diese Probleme ganzheitlich angeht. Wir sprechen über die Integration von Modellüberwachungs- und Umschulungsfunktionen, die Verwaltung von Daten und Modellversionen und die Verbesserung der Effektivität unserer KI-Ingenieure bei der Durchführung von Projekten. Entdecken Sie mit uns praktische Strategien für die Industrialisierung von KI und die Optimierung der KI-Initiativen in Ihrem Unternehmen.
Managing Director Shadow Robot Company
Titel: Entwicklung neuer Roboter für den Einsatz von KI - das Ergebnis einer mehrjährigen Zusammenarbeit zwischen Shadow Robot und Google DeepMind
Zeki entstand aus dem Bedürfnis, mit absoluter Sicherheit Bescheid zu wissen. Mitbegründer Tom Hurd war jahrzehntelang in leitenden Positionen im britischen Geheimdienst tätig und weiß aus erster Hand, wie wichtig genaue Daten für die Messung von Risiken und Chancen sind. Zusammen mit seiner Frau Margaux Bergen gründete Tom Hurd Zeki, um die Wissenslücke im Bereich Daten zu schließen, die im Bereich Deep Tech nach wie vor besteht – und um die Innovatoren zu identifizieren, die in der Lage sind, die Innovationen von morgen zu schaffen.
Tiefe und Genauigkeit sind die Markenzeichen der proprietären Daten von Zeki – über 10 Millionen Deep-Tech-Wissenschaftler, Ingenieure und Forscher, die in mehr als 40.000 Unternehmen arbeiten. Zeki bewertet jede Person und Organisation anhand von über 20 Indikatoren, ordnet sie ein und weist ihnen einen Zeki-Score zu. Je höher der Zeki-Score, desto größer ist das Innovationspotenzial einer bestimmten Person oder eines bestimmten Unternehmens.
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