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Liebe Leserinnen und Leser,

der IKKI-Newsletter im Juli hat dieses Mal ein ganz besonderes Format.
Wir möchten Ihnen einen kurzen Leitfaden an die Hand geben, wie Sie mit KI- bzw. Data Science-Projekten in Ihrem Unternehmen beginnen können und erklären, wie das IKKI Sie dabei unterstützen kann.

Zunächst jedoch noch ein paar Eindrücke zum Digitaltag, der Anfang Juni auch an der OTH-AW stattfand.


 

Digitaltag – Erlebe Künstliche Intelligenz am 07. Juni

Der Digitaltag ist ein bundesweiter jährlicher Aktionstag, der digitale Teilhabe in der Gesellschaft fördern soll. In diesem Jahr fand der Digitaltag am 07. Juni unter dem Motto „Erlebe Künstliche Intelligenz” statt.

Die Veranstaltung war äußerst gut besucht und die Teilnehmenden aus allen Altersgruppen waren von dem breiten Angebot begeistert. Neben Mitmach-Aktionen wie der Roboter-Rallye und dem KI-Montagsmaler, Führungen z.B. in der Digitalen Modellfabrik, gab es auch spannende Vorträge, wie zum Beispiel zur Analyse von Tiersprache mittels KI – gut, dass sich die Teilnehmenden im Foyer des Digitalen Campus mit Popcorn versorgen konnten. Ebenfalls im Foyer gab es zudem Info-Stände von Ausstellern wie dem Startup medespro, von dem wir bereits berichtet hatten.

Einen Bericht des OTV finden Sie hier. Weitere Bilder zum Digitaltag finden Sie am Ende dieser Mail.


 

How to: KI- und Data Science-Projekte


Zu Beginn steht meist die Frage „Was kann man mit KI bei uns denn überhaupt machen?“. Die Antwort darauf ist natürlich sehr individuell, der Weg dorthin aber meist gleich: Zuerst sollte man sich die verschiedenen Ziele bewusst machen. Beispielfragen, die Sie sich stellen können: Soll der Output der Produktion erhöht werden? Soll die Qualität der Produkte erhöht werden? Soll die Dokumentationslast verringert werden? Sollen Betriebsabläufe automatisiert werden?


Anschließend kann man sogenannte „pain points“ ausmachen. Hier sind zwei Fragen zentral: Welche Probleme stehen der Erreichung der o.g. Ziele im Weg? Warum konnten diese bisher nicht gelöst werden?


Gerade im unternehmerischen Kontext ist es meistens hilfreich, diese Themen an Geldbeträge zu koppeln. Wie viel Euro würde man sich sparen, wenn 10% weniger Ausschuss produziert werden würde? Wie viele Stunden werden täglich auf Dokumentation verwendet?


Nachdem nun also Ziele und Probleme feststehen, geht es um die Machbarkeit und Sinnhaftigkeit, um entscheiden zu können, welches Potenzial vorhanden ist. Wie Sie sicher bereits wissen, steht und fällt bei KI-Projekten alles mit den Daten. Nun gilt es also, bestehende und potenzielle Datenquellen zu identifizieren. Beantworten Sie für sich folgende Fragen: Welche Daten gibt es bereits? Welche Daten können erhoben werden, bspw. durch zusätzliche Sensoren? Wie sind die Qualität und Menge der Daten? Existiert das, was sie vorhersagen möchten, in den Daten?


Bis hierhin wurde noch keine Zeile Code geschrieben werden, sondern vor allem viel kommuniziert. Denken Sie dabei auch an andere Abteilungen – vielleicht gab es dort schon erste Data Science-Ansätze oder den ein oder anderen Datenschatz.


Somit wäre die Grundlage für ein erfolgreiches Data Science- / KI-Projekt gelegt. Und hier kommt das IKKI ins Spiel: Gerne sprechen unsere ProfessorInnen und ExpertInnen mit Ihnen über Ihren konkreten Fall. Mit ihrer langjährigen Erfahrung können Sie meist schnell einschätzen, wie sinnvoll es ist, das Projekt zu starten und in welcher Form dies passieren sollte. Die Optionen reichen von Praxissemester, Bachelor- oder Masterarbeiten, in denen Studierende je etwa ein halbes Jahr ein Thema bearbeiten, über Forschungsmaster-Studierende, die drei Semester Forschung dazu betreiben, bis hin zu Auftragsforschung und öffentlichen Förderprojekten über mehrere Jahre. Zusätzlich gibt es noch die Möglichkeit der Promotion, die dank unseres Promotionsrechts nun direkt an der OTH-AW durchgeführt werden kann, bei der sich ein/e Doktorand/in drei bis vier Jahre intensiv mit einer Forschungsfrage beschäftigt. Die Finanzierung einer solchen Promotion kann über Förder- oder Industriemittel erfolgen. Ähnlich lange dauert ein duales Studium, das in Kombination mit unserem KI-Bachelorstudiengang eine spannende Möglichkeit sein kann, zukünftige Experten schon zu Beginn ihrer Karriere in das Unternehmen zu holen.


In der konkreten Implementierung sollte man als nächstes die Datenanalyse deutlich vertiefen und auch Stakeholder und Domänenexperten dafür einbeziehen. Denn nur mit einem ausreichenden Problem- und Datenverständnis kann das Projekt gelingen.
Viele Data Scientists berichten, dass die Vorbereitung der Daten etwa 70% der Gesamtdauer eines Projektes einnimmt – das sollten Sie in Ihre Erwartungen unbedingt mit einbeziehen!


Sind die Daten fürs Erste vorbereitet, geht es an die Entscheidung für einen Modelltyp und anschließend das Training und die Evaluation. Dieser Prozess ist oft experimentell und sollte iterativ verstanden werden. Häufig fällt auch erst hier auf, dass in den Daten doch noch etwas fehlt oder dass sie inkonsistent oder lückenhaft sind, was das Training erschwert oder sogar unmöglich macht.
Hat man ein zufriedenstellendes Modell trainiert, muss dieses nun in den Einsatz gebracht werden. Das Deployment, beständige Evaluation und evtl. auch weitertrainieren mit neuen Daten über längere Zeiträume sind ganz eigene Herausforderungen, mit denen sich das sogenannte MLOps (Machine Learning Operations) beschäftigt.


Während des gesamten Projektes darf natürlich eines nicht vernachlässigt werden: Die Dokumentation. Sie hilft neuen Kollegen sowie anderen Abteilungen (und auch dem eigenen Zukunfts-Ich), wenn nach einigen Monaten Entscheidungen nicht mehr selbstverständlich wirken.

Wenn Sie jetzt Interesse haben und vielleicht schon erste Ideen, wie in Ihrem Unternehmen KI eingesetzt werden kann, melden Sie sich bei uns unter ikki@oth-aw.de

Um mit unseren Studierenden in Kontakt zu treten, können Sie beispielsweise auf unserem Marktplatz Stellenausschreibungen schalten.
Für Abschlussarbeiten gibt es bei uns zudem das spezielles Portal AViS, das nur Hochschulangehörigen nach einem Login zur Verfügung steht. Um dort eine Anzeige zu veröffentlichen, können Sie sich gerne bei uns melden, oder eine/n Professor/in ansprechen, die als Betreuer/in in Frage kommt.

Informationen zum Dualen Studium finden Sie ebenfalls auf unserer Website.
Wenn Sie Themen-/ Projektvorschläge für den Forschungsmaster haben, können Sie auf Prof. Matthias Söllner zugehen, der diesen Studiengang leitet und ihr Thema für die nächste Kohorte berücksichtigen kann.

 


Vielen Dank für’s Lesen!