Wie brandaktuell die Themen Big Data und KI für die heimische Wirtschaft sind zeigte auch heuer wieder das rege Interesse am Data-driven Future Forum. Der Auftakt erfolgte durch CEO Stefanie Lindstaedt: „Als COMET-Zentrum ist es unsere wichtigste Aufgabe, den Transfer von Forschung in die Wirtschaft zu befördern. Oft handelt es sich dabei um einen Balanceakt auf dünnem Seil. Denn einerseits wollen wir Spitzen-Forschung betreiben, andererseits ist uns natürlich auch der Impact für Unternehmen ein wichtiges Anliegen“, sagte Lindstaedt. Das Know-Center unterstützt nun seit bald 20 Jahren zahlreichen Firmen im In- und Ausland mit seinen datengetriebenen Technologien dabei, echten unternehmerischen Mehrwert aus ihren Daten zu generieren .
Ein großes Highlight dieses Jahres erwähnte bereits im Vorfeld die Kleine Zeitung. „Die Steiermark zog bei einer wichtigen Förderschiene das größte Los“, schrieb sie. „Bei der ersten Vergabe der sogenannten Comet-Module, wurden sechs Module genehmigt, fünf davon aus der Steiermark. Das Programm ist durch hohe Forschungskompetenz und Wissenschaftsanbindung bei gleichzeitig hoher Relevanz im Unternehmenssektor gekennzeichnet.“ Eines der Module wurde dem Know-Center genehmigt, für die auf vier Jahre ausgerichteten Forschungsprojekte stehen vier Millionen Euro zur Verfügung. „Wir können dadurch inhaltlich eine weitere neue Richtung einschlagen“, erklärte Lindstaedt. Das Modul DDAI (Data-driven Artificial Intelligence) dreht sich thematisch um die Nutzung von Potenzialen im Bereich der Künstlichen Intelligenz. „Ziel ist es, KI zuverlässig und vertrauenswürdig zu machen“, so Lindstaedt. „Geforscht wird an einer theoretischen Basis für sichere KI-Algorithmen, die erklärbar und verifizierbar sind.“
Ein weiterer Erfolg der letzten vier Jahre: 2015 ist das Know-Center zu einem sogenannten World Class Center für Big Data aufgestiegen und wurde hierfür mit dem BDVA-Label ausgezeichnet. 115 Mitarbeiter werden am Know-Center beschäftigt, das Forschungsnetzwerk umfasst an die 200 Partner aus über 30 Ländern. Mehr als 800 Projekte wurden seit 2001 erfolgreich abgewickelt. Außerdem sei es gelungen, wichtige Netzwerke in den USA und in Asien aufzubauen. Lindstaedt über die Arbeit an Österreichs wichtigster Anlaufstelle für Big-Data-Forschung: „Es geht darum, durch die richtige Analyse von Daten, echten unternehmerischen Mehrwert zu generieren, Firmen also auf das enorme ökonomische Potenzial von Big Data aufmerksam zu machen. Die wichtigste Frage lautet: Was können wir konkret dazu beitragen, Systeme für harmonierende und effiziente Mensch-Maschine-Interaktionen zu entwickeln und in die Arbeitsprozesse zu integrieren?“
Um das Forschungsspektrum diesbezüglich noch breiter zu gestalten, wurden mit den Areas Data Management und Data Security Anfang dieses Jahres zwei neue Arbeitsbereiche etabliert. Die beiden Bereichsleiter Stefan Mangard und Matthias Böhm gehören dabei zu den renommiertesten Experten auf ihrem Gebiet. Außerdem sei es gelungen, die Anzahl der von Know-Center-Experten veröffentlichten Publikationen signifikant zu erhöhen, deren Qualität zu verbessern und viele BereichsleiterInnen als „next generation of professors“, wie es Lindstaedt formuliert, zu etablieren. In Zahlen ausgedrückt heißt das: 70 Prozent mehr Publikationen als in den vergangenen vier Jahren. 200 Prozent mehr PhD-Abschlüsse, 50 Prozent mehr nationale EU-Fördergelder und stolze 214 Prozent mehr Unternehmenspartner.
Und dann noch ein Ausblick in die Zukunft: Die etablierte Big-Data-Konferenz I-Know kommt zurück – in etwas abgewandelter Form unter dem Namen AI Know. Konkret werden dabei international renommierte KI-ExpertInnen nach Graz geholt, um ein Fachpublikum über aktuelle Trends der Künstlichen Intelligenz zu informieren.
Im zweiten Teil des Events wurde von Wolfgang Kienreich und Gerhard Grill-Kiefer von Magna Steyr das gemeinsame Best-Practice-Projekt Supply Chain Analytics vorgestellt. Dabei wurden Liefergrößen bei optimalen Gesamtkosten errechnet. Die Ausgangslage: Konkurrierende Ziele bei vielen verschiedenen Prozessen. „Bei großen Betrieben gibt es verschiedenste Aufgabenbereiche, in denen unterschiedliche, oft betriebswirtschaftlich konkurrierende Ziele, verfolgt werden“, erklärt Grill-Kiefer. „Diese sind in vielen Fällen nicht aufeinander abgestimmt.
Der Einkauf legt zum Beispiel seinen Fokus auf große Bestellmengen und geringe Materialkosten. Die Materialdisposition hingegen, ist verantwortlich für einen wirtschaftlichen Lagerbestand und die Versorgung der Produktion auf höchstem Niveau.“ Transportkosten werde durch größere Liefermengen reduziert. Die Tätigkeiten der Materialwirtschaft werden stark durch die Liefermengen und die Frequenz der Anlieferungen bestimmt. Wie also mit diesen einander widersprechenden Zielen umgehen, um effizienter zu arbeiten? Wie können sie unter ein gemeinsames Dach gebracht werden? Zunächst wurden im gemeinsamen Projekt die verschiedenen Logistik-Prozesse dargestellt – unter Berücksichtigung gegenseitiger Abhängigkeiten in der sogenannten Supply Chain. Danach wurde ein Rechenmodell zur Optimierung konkurrierender Ziele entwickelt. Ergebnisse und Eingangsgrößen wurden visualisiert, Entscheidungsprozesse mit Zahlen, Daten und Fakten unterstützt. Zum einen wurden also die verschiedenen Bereiche Einkauf, Transport und Lager formal berechnet. Für die tatsächliche Optimierung der Prozesse hat man aber nicht nur eine Plan-Simulation erstellt. Um das Optimum herauszuholen, wurden auch historische Vergleichsdaten herangezogen.
Im dritten Teil wurde eine sogenannte „Präsi-Madness“ gegeben. Sprich: MitarbeiterInnen aus den verschiedensten Forschungsbereichen teaserten – wie in Short Pitches üblich – in Drei-Minuten-Vorträgen Prestigeprojekte an. Das Konzept dahinter: Im Anschluss daran (im vierten Teil also) konnten sich die Gäste selbst entscheiden, in welchem Bereich sie sich ihren Interessen entsprechend vertiefen möchten.
Irmtraud Wolfbauer stellte etwa Spezialisierungen ihres Forschungsbereiches vor. „Wenn wir von Data-driven Business sprechen, geht es darum, durch die zunehmende Digitalisierung in beinahe jedem Geschäftsbereich immer mehr Daten zu sammeln, um unternehmerischen Mehrwert zu schaffen.
In der Area Knowledge Discovery gehe es laut Gerald Feichtinger vor allem darum, „eine gewisse Tiefenbohrung in Datenbergen zu betreiben, um auf Muster, aber auch Anomalien aufmerksam zu werden“. Forschungsschwerpunkte seien Maschinelles Lernen und E-Learning. Ein beliebtes Thema sei aber auch die Extraktion von Informationen aus verschiedenen Texten. In der Ara Social Computing stehe – wie der Name schon vermuten lässt – der Mensch im Vordergrund. Mit Recomendern werden ArbeitgeberInnen mit ArbeitnehmerInnen verknüpft. Einerseits sollen UnternehmerInnen geeignete Berufskandidaten finden, andererseits geht es darum, Arbeitssuchende auf spannende, aber vor allem passende Jobs aufmerksam zu machen.
Patrick Ofner, der für die Area Data Security arbeitet, definiert den neuen Forschungsbereich zunächst einmal als Verknüpfung verschiedener Elemente: „Auf unserem Gebiet geht es darum, Datensicherheit mit maschinellem Lernen und Data Analytics zu verknüpfen“, erklärte er. Als Best-Practice-Projekt stellte er SAFE DEED vor. „Daten sind heutzutage heiß begehrt und nehmen für Unternehmen einen hohen Stellenwert ein. Unsere zentrale These lautet: Dieser Wert kann noch erhöht werden, wenn Firmen ihre Daten teilen, um verschiedene Expertisen auszuspielen. Dabei ist es wichtig, dass die geteilten Daten mit kryptografischen Methoden verschlüsselt werden, damit sich ein Unternehmen mit den Daten eines anderen, nicht unangemessene Vorteile verschaffen kann.“ Belgin Mutlu von der Area Knowledge Visualization sprach dann noch die Wichtigkeit des Sichtbarmachens von Daten an. Nur mit ihr könne gewährleistet werden, dass die Datenanalyse in verschiedenen Unternehmen auch schnell verstanden wird.
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Danke an Daniela Jakob