Die Smart Factory steht im Zentrum der sogenannten Industrie 4.0. Sie stellt eine Produktionsumgebung zur Verfügung, die sich im Idealfall ohne menschlichen Eingriff selbst organisiert. Dazu zählen Fertigungsanlagen und Logistiksysteme. Kernkomponenten sind cyber-physische Systeme und die intelligente Vernetzung.

Im Rahmen eines Forschungsprojekts hat sich ARRK Engineering mit den Grundlagen eines Frameworks befasst, das die Erkennungsfähigkeiten moderner Fahrassistenzsysteme optimieren soll.

„Ein Bild sagt mehr als tausend Worte.“ Wenn man überlegt, welche Unmengen von Daten heute in Unternehmen verarbeitet werden, ist dieser Satz topaktuell. Diese vielen Daten in Rohform zu analysieren, erklären und teilen, ist sehr aufwendig.

Ein aktueller Trendreport des Beratungsunternehmens Reply zeigt, dass sich automatisierte Dinge dank Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning verstärkt zu autonomen Geräten entwickeln.

Überall sprechen die IT-Anbieter von Künstlicher Intelligenz (KI), ohne jedoch genau zu definieren, was sie damit meinen. Der KI-Hype überwiegt zunehmend das, was im Kern an Nutzen für den IT-Nutzer verborgen ist. Höchste Zeit, dass die Disziplinen, die sich hinter KI verbergen, beleuchtet werden. Neben Machine Learning ist hier vor allem Cognitive Computing zu nennen.

Wer sich mit Digitalisierung und Industrie 4.0 beschäftigt, stößt früher oder später auf SAP Leonardo. Ist das „Digital Innovation System“ der Walldorfer Softwareschmiede SAP der große Wurf oder alter Wein in neuen Schläuchen? Unser SAP-Experte lüftet das Geheimnis hinter dem klingenden Namen.

Die meisten Unternehmen sind in Bezug auf Data Mining und Big Data nicht optimal aufgestellt. Grund hierfür sind unklare personelle Verantwortlichkeiten und fehlendes Know-how. Die Fraunhofer Academy bietet daher mit Partnern aus der Fraunhofer-Allianz Big Data eine umfangreiche Seminarreihe zum Thema Data Scientist an.

Die intelligente Maschine ist längst Teil unseres Alltags geworden. Fahrzeuge werden zunehmend autonomer, Haushaltsgeräte sind vernetzt und das allgegenwärtige Smartphone unterstützt Menschen in Arbeitsprozessen und bei täglichen Herausforderungen. Intelligente vernetzte Maschinen sind ein fester Bestandteil unseres Lebens, sei es im beruflichen oder im privaten Umfeld. Diese Tatsache stellt eine der großen Revolutionen des 21. Jahrhunderts dar. Das bringt unglaubliche Chancen mit sich, stellt aber auch die IT-Industrie vor neue Herausforderungen.

Die Modernisierung vorhandener Data-Warehouse-Lösungen (DWH) bietet diverse Ansatzpunkte, angefangen bei der Architektur über die verwendeten Technologien bis hin zu den zugrundeliegenden Prozessen. Eine Kernkomponente bildet dabei der unternehmensweite Data Lake. Er ermöglicht es, die ganz unterschiedlich strukturierten Big Data nutzbar zu machen und kombiniert auszuwerten. Wie aber lässt sich ein Data Lake homogen in das bestehende Umfeld integrieren? Und welche Rolle nimmt er gegenüber dem etablierten DWH ein?

Die Analysten von Gartner haben ihren Hype Cycle für den Bereich Data Management veröffentlicht. In dessen Rahmen werden Technologien und Trends vorgestellt, die in Zukunft beim Datenmanagement eine wichtige Rolle spielen.