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Innovation by Smart Service Systems: Research and Applications

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Presentation in Würgau V, January 28th 2018
Wolfgang Maaß, Scientific Director und Head of Smart Service Engineering, DFKI; Chair of Business Informatics, Saarland University; Adjunct Professor, Biomedical Informatics, School of Medicine, Stony Brook, NY, USA

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Innovation by Smart Service Systems: Research and Applications

  1. 1. Innovation by Smart Service Systems: Research and Applications Wolfgang Maaß Scientific Director Head of Smart Service Engineering, DFKI Chair of Business Informatics, Saarland University Adjunct Professor, Biomedical Informatics, School of Medicine, Stony Brook, NY, USA
  2. 2. DFKI - About •  German Research Center for Artificial Intelligence (DFKI) founded in 1988 •  Non-profit research organization with about 30 industry stakeholders •  15 research departments with about 800 AI researchers (>45Mio€/y) Research Fields (selection) •  Knowledge Management •  Cyber-Physical Systems •  Multilingual Technologies •  Educational Technology Lab •  Interactive Textiles •  Robotics Innovation Center •  Innovative Retail Laboratory •  Embedded Intelligence •  Smart Service Engineering •  Intelligent Analytics for Massive Data •  Intelligent Networks •  Agents and Simulated Reality •  Augmented Vision •  Language Technology •  Intelligent User Interfaces •  Innovative Factory Systems
  3. 3. Google Translate Zero-shot Learning •  Übersetzungsdienst überall und jederzeit •  Sprechen, schreiben, snap. •  Mehr als 150 Sprachen ohne „Verständnis“ eines einzigen Wortes (keine Semantik) 14.02.18Wolfgang Maaß Folie 3
  4. 4. Potential des Maschinellen Lernens Beispiel: Stacked Generative Adversarial Networks (Zhang et al. 2017) 14.02.18Wolfgang Maaß Folie 4
  5. 5. Smart Data: Von Smart Factory über Smart Product zu Smart Service (Wahlster 2017) 14.02.18Wolfgang Maaß Folie 5
  6. 6. Disruption von Geschäftsmodellen durch KI: Transformation zu smarten Produkten und Diensten Autos Produktions- maschinen Medizintechnik Haushaltsgeräte Landmaschinen 14.02.18Wolfgang Maaß Folie 6
  7. 7. Was bewirkt der Einsatz von KI- Technologien? autonom proaktiv adaptiv selbst- erklärend fehler- tolerant selbst- optimierend lernfähig selbst- heilend inter- operabel kooperativ Merkmale von KI- Systemen 14.02.18Wolfgang Maaß Folie 7 (Wahlster 2017)
  8. 8. Innovation Goals Predictive Maintenance Condition Monitoring BPM/BP Re-engineering Smart Services Changability (Wandelbarkeit) Disruption Datenmarkt für Industrie Plattformen Individualisierte Produkte eCars/autonomous driving iPhone 1, PC, Walkman Uber, Nokia, MS Office, FB, skype, SAP TCP/IP, HTML/http 14.02.18Wolfgang Maaß Folie 8
  9. 9. Technological Innovation Technological Breakthrough Technological Stabilization Technological Advancement Return for Smart Businesses Return for Rudderless Businesses Market Valuation Business Innovation Market Exaggeration Market Undervaluation Market Maturation Business Unawareness Areas of competitive advantage Technical Develop- ments Technology Adoption eBusiness Bitcoins/Blockchain Graphen Folksonomies VR Deep Learning 14.02.18Wolfgang Maaß Folie 9
  10. 10. Management kombinierter Industrie 4.0 und Smart Service Systeme Unternehmens- strategie Industrie 4.0 Service Strategie Organizationale Infrastruktur und Prozesse Service Systeme •  Zielmärkte •  Management/ Controlling •  Wissens- management •  Verwaltungs- infrastruktur •  Prozesse •  Expertise •  Architekturen •  Prozesse •  Expertise •  Technische KI Kompetenzen •  IKT Management IT Strategie Industrie 4.0 IKT Infrastruktur und Prozesse •  Service-Märkte •  Smart Service Strategie •  Kompetenz Datenanalyse •  Smart Service Architekturen •  Smart Service Life Cycle Management (Smart ITIL) Ø  Künstliche Intelligenz Initiativen sind Teil einer Service Strategie Ø  Heute: viele KI-basierte Services sind Silos 14.02.18Wolfgang Maaß Folie 10
  11. 11. Beispiel Smarte Services für die Kartoffelernte 14.02.18Wolfgang Maaß Folie 11
  12. 12. Zeitreihenanalyse Vorhersage über durschnittlicher Preise time Historische Preise Tägliches historisches Marktvolumen, minimaler und maximaler Preis, Nachfrage des vorhergehenden Tages Zukünftige Preise Lower - Lower - Higher + Sep Oct Nov DecAugJul ML heute Durchschnitt 30 Tage 14.02.18Wolfgang Maaß Folie 12
  13. 13. Vorhersagen Beispiele •  Blau: Vorhersagen •  Orange: Realdaten Accuracy (+/- trend) Method M1 M2 M3 Baseline 49.9 49.7 49.8 Linear SVM 70.2 57.4 55.7 Kernel SVM 67.7 58.0 53.3 Gradient Boosted Model 59.0 57.8 55.6 Deep fully connected Neural Network 53.2 63.4 58.6 Convolutional Neural Network 54.5 62.8 57.2 Gated recurrent Unit 58.1 57.6 57.4 14.02.18Wolfgang Maaß Folie 13
  14. 14. Prognostizierter Ertrag pro Schlag Smarter Ernte-Service Historischer KartoffelpreisRohdaten Schlageinwirkungen auf Kartoffeln pro Rundlauf Prognostizierter durchschnittlicher Marktpreis 14.02.18Wolfgang Maaß Folie 14
  15. 15. Prof. Dr.-Ing. Wolfgang Maaß (engl. Maass) Professor in Business Informatics Department of Human and Business Sciences Professor in Computer Science (co-opted) Department of Natural Sciences http://iss.uni-saarland.de Scientific Director at Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) www.dfki.de wolfgang.maass@dfki.de

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