{"id":5706,"date":"2018-08-06T13:27:00","date_gmt":"2018-08-06T13:27:00","guid":{"rendered":"https:\/\/erminas.com\/?p=5706"},"modified":"2025-06-26T14:25:02","modified_gmt":"2025-06-26T12:25:02","slug":"erminas-meet-up-schokokuesse-und-machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/erminas.com\/de\/blog\/erminas-meet-up-schokokuesse-und-machine-learning\/","title":{"rendered":"erminas Meet Up: Schokok\u00fcsse und Machine Learning"},"content":{"rendered":"\t\t
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Eigentlich wollten wir Oldenburger Digitalisierungseinsteigern etwas \u00fcber das Gewinnen von Daten und Machine Learning\u00a0erkl\u00e4ren und uns dar\u00fcber austauschen, was man Wertsch\u00f6pfendes mit diesen Daten tun kann. Doch dieses erminas Meet Up entwickelte sich zu einer illustren Expertenrunde mit kompetenten G\u00e4sten und vielf\u00e4ltigen Themen.<\/strong><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Unsere Meet Ups sind leger und zwanglos, und das sch\u00f6ne Wetter erm\u00f6glichte es uns, diesmal unseren Garten im erminas Headquarter in Oldenburg als Location zu nutzen. Dass neben Snacks und Getr\u00e4nken auch Schokok\u00fcsse die gut gelaunte Runde machten, war kein Zufall: Unser IIoT Consultant Boris Crismancich hatte ein einfaches Show Case vorbereitet, um unseren G\u00e4sten anhand eines einfachen praktischen Beispiels das Gewinnen von Daten f\u00fcr\u00a0Machine Learning\u00a0demonstrieren zu k\u00f6nnen.<\/p>

Zentrale Objekte der Demonstration: Schokok\u00fcsse in intaktem oder defektem Zustand. \u201cDer leistungsf\u00e4higste und vielf\u00e4ltigste Sensor des menschlichen K\u00f6rpers ist das Auge. In der Industrie gibt es noch immer viele Jobs, bei denen Menschen Sichtkontrolle machen m\u00fcssen.\u201d leitete Boris Crismancich das Thema des Abends ein. \u201cOft stundenlang halten sie am Flie\u00dfband Ausschau nach fehlerhaft lackierten Teilen, nicht zugeschraubten Deckeln, Tiefk\u00fchltorten mit Fehlern.\u201d<\/p>

F\u00fcr dieses Show Case hat unser Team \u00fcberlegt, wie Menschen durch das Sammeln und Auswerten von Daten und\u00a0Machine Learning\u00a0bei monotonen und erm\u00fcdenden Aufgaben entlastet werden k\u00f6nnen. Dabei war die Herausforderung ohne teure Spezialhardware auszukommen und schnell zu validen Ergebnissen zu kommen,\u00a0 ohne komplexe Algorithmen zu entwickeln zu m\u00fcssen.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Erfassen, analysieren, klassifizieren<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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In unserem fiktiven Beispiel haben wir uns vorgestellt, dass die Schokok\u00fcsse auf einem Flie\u00dfband an einer Kamera vorbei laufen, die mit einem neuronalen Netz verbunden ist. Das erkennt, wenn ein Schokokuss defekt ist.\u00a0\u00a0Ist dies der Fall, wird ein Magnetventil bet\u00e4tigt. Der defekte Schokokuss wird dann mit einem Druckluft-Sto\u00df vom Band in einen Sammelcontainer geblasen.<\/p>

Auf unserem Meet Up haben wir uns auf die kritischen Teile der sp\u00e4teren L\u00f6sung konzentriert, die Erkennung des Defekts. Mit unserem einfachen Show Case haben wir demonstriert wie Bilderkennung realisiert wird. Dazu kamen eine Industriekamera, einfach eingebaut in ein LEGO-Case, ein Raspberry Pi, eine LED-Handleuchte zum Einsatz. Mit der Kamera haben wir bereits im Vorfeld des Events eine gro\u00dfe Menge Fotos von intakten und defekten Schokok\u00fcssen fotografiert, um ausreichendes Trainingsmaterial zur Verf\u00fcgung zu haben.<\/p>

Mit diesen Fotos wird ein Classifyer trainiert. Zum Trainingseinsatz kommt dabei ein neuronales Netz, das \u00e4hnlich funktioniert, wie das menschliche Gehirn. Die Algorithmen dieses Convolutional Neural Networks lernen selbstst\u00e4ndig, Fotos zu kategorisieren, ohne dass vorher Regeln erarbeitet werden m\u00fcssen. Auf diesem Weg sammeln und klassifizieren wir Daten, deren Auswertung zu einer Aktion f\u00fchren k\u00f6nnen.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Das Ergebnis<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Um die Ergebnisse des selbstlernenden Erkennenkungsalgorithmus testen zu k\u00f6nnen mussten alle Teilnehmer herzhaft in die Schokok\u00fcsse bei\u00dfen. Das Ergebnis der Demo zeigte, dass alle defekten Schaumk\u00fcsse erkannt werden konnten.<\/p>

So k\u00f6nnen f\u00fcr Menschen monotone und durch Erm\u00fcdung fehleranf\u00e4llige Arbeiten von lernenden Maschinen \u00fcbernommen werden. Die Mitarbeiter k\u00f6nnen stattdessen f\u00fcr anspruchsvollere und abwechslungsreichere Aufgaben eingesetzt werden.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Diskussion \u00fcber Machine Learning, k\u00fcnstliche Intelligenz und kognitives Lernen<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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In der Runde unserer kompetenten G\u00e4ste ging es nach der kleinen Pr\u00e4sentation schnell in technische Tiefen und weitere L\u00f6sungsans\u00e4tze und Einsatzm\u00f6glichkeiten. Interessant war auch unsere Diskussion \u00fcber das Verst\u00e4ndnis der Begriffe \u201cMachine Learning\u201d und \u201cK\u00fcnstliche Intelligenz\u201d und deren Einsatz in den Medien. Zu h\u00e4ufig werden im Zusammenhang mit \u201cKI\u201d oder \u201cAI\u201d Dystopien ersponnen. D\u00fcstere Visionen von selbstlernenden und -denkenden Robotern, deren Schl\u00fcsse unweigerlich dazu f\u00fchren m\u00fcssen, dass der Mensch kontrolliert, oder sogar gleich ausgerottet werden muss. Dass diese Szenarien Science Fiction sind und Begriffe wie \u201ckognitives Lernen\u201d in der Automatisierung und Digitalisierung\u00a0 korrekter \u2013 und weniger verunsichernd \u2013 w\u00e4ren, wurde in unserem Gespr\u00e4ch insbesondere mit Pressevertretern deutlich.<\/p>

Denn selbst Fachjournalisten k\u00f6nnen den schnellen Entwicklungen unserer Zeit kaum folgen und haben Schwierigkeiten, sich fachlich up to date zu halten. Wie sollen da normale Tageszeitungsjournalisten in ihrem Arbeitsalltag erfassen und vermitteln k\u00f6nnen, was wirklich Stand der Technik und der M\u00f6glichkeiten ist, und was Begriffe wie \u201cK\u00fcnstliche Intelligenz\u201d tats\u00e4chlich im Digitalisierungsalltag bedeuten? Um so wichtiger, dass wir uns dar\u00fcber austauschen und \u00fcberlegen, wie wir zuk\u00fcnftig kommunizieren k\u00f6nnen, um nicht missverstanden zu werden.<\/p>

Vielleicht sind Sie beim n\u00e4chsten Mal dabei und diskutieren mit uns mit? Ganz egal, auf welchem technischen Stand Sie sind, ob Sie in Wirtschaft, Politik oder Medien aktiv sind, wir freuen uns \u00fcber Austausch und Networking!\u00a0Schicken Sie uns einfach eine Mail an\u00a0an socialmedia@erminas.de<\/a>, wir informieren Sie \u00fcber kommende Meet Ups und Termine!<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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