„Daten sind das neue Öl“. Die Automatisierungstechnik sitzt hierbei mit ihrer Sensorik in der Nähe zum Prozess gewissermaßen an der Quelle. Nun gilt es diesen Schatz auch zu heben und aus Daten nicht nur Information und schließlich Wissen zu generieren, sondern das auch in erfolgreichen Geschäftsmodellen umzusetzen. Dabei spielt auch die Autonomie in zweierlei Hinsicht eine wichtige Rolle:
- Wie schaffen wir es, auf Basis der gewonnen Daten mittels Methoden des maschinellen Lernens und der KI autonome Systeme zu entwickeln?
- Wie können Unternehmen bei der Nutzung ihrer Daten autonom bleiben?
KI, Machine Learning und autonome Systeme im atp magazin 3/2024
In Ausgabe 3/2024 greift das atp magazin die vielfältigen Themen der Daten und der Autonomie auf. Beispielhafte Themen sind:
- KI, maschinelles Lernen und Federated Learning
- Datenplattformen (Gaia-X, Catena-X, Manufacturing-X)
- Geschäftsmodelle zur (gemeinsamen) Datennutzung
- Gemeinsame Innovationsprozesse (Coopetition)
Neben Beiträgen aus der Forschung sind wir auf der Suche nach Fallanalysen, Einführungsbeispielen und industriellen Entwicklungsberichten. Die Ausgabe 3/2024 des atp magazins erscheint am 14. März
2024. Wie in den vergangenen Ausgaben sind auch wieder WIP-Paper (hälftiger Umfang) willkommen. Wie immer sind wir auch an Beiträgen außerhalb des jeweiligen Schwerpunkts aus der ganzen Breite der Automatisierungstechnischen Praxis interessiert.
Alle Beiträge werden einem Peer-Review unterzogen. Bitte zögern Sie nicht und kontaktieren Sie uns bei weiteren Fragen gerne direkt.
Bitte reichen Sie ihren Beitragsentwurf bis zum 15. Dezember 2023 online unter www.ojs.di-verlag.de ein.
Oder sprechen Sie uns direkt mit Ihrer Idee an. Teilen Sie ihr Wissen mit der Automatisierungscommunity!
Prof. Dr.-Ing. Georg Frey
Chefredakteur Science atp magazin
georg.frey@aut.uni-saarland.de
