
10:45 - 11:00 Uhr: Nicht mehr im Trüben fischen und vorausschauend Agieren: Data Lakes und AI mit Microsoft
Valeriya Pavlicheva, Microsoft
Jürgen Wirtgen, Microsoft
11:00 - 11:45 Uhr: Data Lake vs. Data Warehouse - Aufräumen im Durcheinander von Anforderung, Konzept, Architektur und Produkten
André Henkel, initions AG
11:45 - 12:30 Uhr: Aufbau einer AI Datenarchitektur für Customer Analytics
Gernot Molin, pmOne
13:45 - 14:30 Uhr: Prozesse zielgerichtet optimieren - ProcessMining als Baustein der digitalen Plattform
Hans Klüser, ORAYLIS
Kostensenkung, Effizienzsteigerung, bessere Ergebnisse – Process Mining eröffnet Unternehmen die Möglichkeit, Business-Prozesse umfassend zu optimieren. Allerdings wird das Potenzial dieser Prozessmanagement-Technik oftmals nicht ausreichend ausgeschöpft, da entsprechende Lösungen lediglich isoliert in einzelnen Fachbereichen zum Einsatz kommen. So wird der Fehler vieler Big-Data-Initiativen wiederholt und Process-Mining-Initiativen bleiben im Reifegrad eines Proof of Concepts stecken. Hans Klüser zeigt Ihnen, wie sich Unternehmen die Vorteile von Process Mining umfassend zu Nutze machen können. Im Rahmen seines Vortrages präsentiert er verschiedene Ansätze zur Integration von Process Mining in eine zentrale digitale Plattform, sodass die Verantwortlichen den entscheidenden Schritt von der reinen Analyse hin zur unternehmensweiten Prozessoptimierung gehen können. Darüber hinaus werden verschiedene Anwendungsszenarien aus der Praxis skizziert.
14:30 - 15:15 Uhr: Mit AI zur Data Driven Culture - wie Machine Learning, Cognitive Services und das Modern Data Warehouse zur digitalen Transformation führen!
Axel Kaiser, Cluster Reply
Marek Matuszewski, Cluster Reply
15:30 - 16:15 Uhr Analyse von 3D-Punkte-Wolken am Beispiel von CT-Scans
Mohammed El-Nabulsi, Brightskies
17:00 - 18:00 Uhr Vertikaler Schnitt durch ein AI Projekt: Dokumentenmanagement in der Industrie
Dennis Maier, CAIRO AG
In der Industrie gilt schon lange eine Dokumentationspflicht. Gerade bei Großbetrieben sammeln sich somit über viele Jahre, Unmenge an Dokumenten und technischen Zeichnungen an. In heutiger Zeit sind diese Datenmengen absolut kein Problem. Doch wie beherbergt ein Betrieb, Millionen analoge Dokumente und Zeichnungen aus längst vergangenen Tagen? Wir geben Einblicke in die Entwicklung von AI für aktuelle Projekte aus dem Dokumentenmanagement und der Analyse solcher. Wir werden eine Lösung zur Klassifizierung von Dokumenten zeigen und analysieren. Wie sieht die Architektur der neuronalen Netze aus? Welche Pre- und Postprocessing Maßnahmen sind notwendig und wie läuft allgemein der Prozess der Entwicklung ab?