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Die digitale Transformation verändert Geschäftsmodelle sowie Unternehmensprozesse und stellt für Unternehmen Herausforderung und Chance zugleich dar.  Viele Unternehmen verstehen, dass sie davon betroffen sind. Jedoch nutzen wenige das volle Potential der digitalen Geschäftstransformation.

Datengetriebene Verfahren aus den Bereichen Machine Learning und Deep Learning bieten Möglichkeiten, die noch vor wenigen Jahren als Science-Fiction galten. Insbesondere im Bereich des maschinellen Sehens (Computer Vision) sind im letzten Jahrzehnt bahnbrechende Fortschritte gelungen und haben sich in zahlreichen industriellen Anwendungen etabliert.

Der zielgerichtete Einsatz von automatisierten Test- und Qualitätssicherungsmaßnahmen ermöglicht es KMUs, sich auf Ihre Kernkompetenz und die Entwicklung digitaler Produkte oder Services zu fokussieren, und trotzdem qualitative hochwertige Software mit optimierten Ressourceneinsatz zu entwickeln und einzusetzen.

Business Model Design – Der Werkzeugkasten, um strukturiert neue Geschäftsmodelle zu entwickeln

Vollständig erhobene und verständlich formulierte Anforderungen bilden die Grundlage für erfolgreiche Digitalisierungsprojekte. In dieser Veranstaltung geben wir Ihnen einen Überblick über die Grundlagen und Best Practices des Requirements Engineering in Digitalisierungsprojekten. Diese bilden das Rüstzeug für erfolgreiche Digitalisierungsprojekte mit internen und externen Projektpartnern.

In diesem Kurs erhalten Sie einen Überblick zu dem aktuellen Stand der Industrierobotertechnologie, insbesondere zu kollaborativen Robotern. Welche Aufgaben können diese aktuell übernehmen? Wie wird es sich für die Zukunft weiterentwickeln? Was ist für den Einsatz eines kollaborativen Roboters alles erforderlich?

Digitale Abbildungen realer Gegebenheiten, seien es digitale Zwillinge, digitale Schatten oder andere Modelle sind ein zentraler Baustein der Digitalisierung. Wie diese Konzepte im industriellen Umfeld eingesetzt werden, welche Chancen und Herausforderungen sich daraus ergeben und wie ein Projekt dieser Art geplant und umgesetzt wird ist Teil dieses Kursangebots.

Datengetriebene Verfahren aus den Bereichen Machine-Learning und Deep Learning bieten Möglichkeiten, die noch vor wenigen Jahren als Science-Fiction galten. Insbesondere im Bereich des maschinellen Sehens (Computer Vision) sind im letzten Jahrzehnt bahnbrechende Fortschritte gelungen und haben sich in zahlreichen industriellen Anwendungen etabliert. Insbesondere Methoden im Bereich Objekterkennung haben vielfältigste Anwendungsgebiete.

Impulsvorträge

• Was ist ein IoT System (Michael Felderer)
• Herausforderung IoT und Sensorik (FH Kufstein)
• Herausforderung IoT und Übertragung (Tributec)
• Herausforderung IoT und Cloud (Txture)

Interaktive Session und Diskussion

Das Fortschreiten der Digitalisierung im Rahmen der Industrie 4.0 bringt große Datenmengen mit sich, die es zu nutzen gilt. Im Modul IoT Data werden Möglichkeiten zur Datenanalyse und konkrete Anwendungsbeispiele verknüpft, um Ihnen einen Überblick über aktuelle Technologien und deren Einsatzgebiete, auch in Bezug auf ihr eigenes Unternehmen, näherzubringen.

KMU in einem dynamischen Marktumfeld werden nahezu täglich mit neuen Entwicklungen und Trends konfrontiert. Es stellt sich angesichts dieser Informationsflut die Frage, wie zukünftige Markt- und Technologietrends besser antizipiert werden können und was davon für das eigene Unternehmen relevant ist.