„Welche Trends zum Einsatz von Data Science in der Praxis zeichnen sich aktuell ab? Welche Rolle spielt dabei künstliche Intelligenz? ” Solche Fragen standen im Mittelpunkt des Kaminabends der Wirtschaftsingenieure an der DHBW Mosbach, an dem am Mittwochabend online mehr als 60 Studierende teilnahmen.

„Wir haben das Curriculum unseres Studiengangs an einigen Stellen verändert, da es sich deutlich zeigt, dass die Anwendung von Methoden des Data Science in das Repertoire eines Wirtschaftsingenieurs gehört“, so Studiengangsleiter Prof. Dr. Stephan Hähre bei der Begrüßung. Professor Dr. Jens Teifel zeigte dies mit verschiedenen Beispielen aus den Modulen Mathematik III und „Data Science für Wirtschaftsingenieure“. Im Labor zur Vorlesung Qualitätsmanagement führen die Studierenden eine Wareneingangskontrolle durch, bei der händisch sowie mit einer Zeiss-Messmaschine wichtige Dimensionen von Bauteilen im Zuge einer Stichprobe erfasst und anschließend mittels Hypothesentests auf Korrektheit geprüft werden.

Den Hauptteil der Veranstaltung bildete ein Vortrag zum Thema „Data Science in der Praxis“. Referent Fabian Müller, COO von STATWORX, einem führenden Beratungsunternehmens für die Themen Data Science, Machine Learning und KI, ist seit über 7 Jahren als Data Scientist tätig. In seinem Vortrag ging er zunächst auf die Grundlagen von KI ein. Anhand von Fallstudien aus unterschiedlichen Unternehmensbereichen zeigte er eindrücklich, welche Ergebnisse mit erfolgreichen Projekte erzielt werden können.

Gezeigt wurde die Reduktion von Durchlaufzeiten in einem Produktionsunternehmen mit Hilfe einer Clusteranalyse der Betriebsdaten, um Zusammenhänge zwischen den Bearbeitungsstationen aufzudecken. Auch bei einem Automobilhersteller führte der Einsatz einer (Zeitreihen-)Regressionsanalyse zu einer deutlich verbesserten Genauigkeit der Absatzprognose. Bei einem Unternehmen der Versicherungsbranche wurde ein Projekt zur automatisierten Beurteilung von Schadensfällen umgesetzt. Die Schäden werden auf Basis von Bildern mit Hilfe eines neuronalen Netzwerkes automatisch ausgewertet und klassifiziert. Bei einem Telekommunikationsunternehmen kommt eine Regression in Kombination mit einer Ausreißerdetektion zum Einsatz, um Störungen im Mobilfunknetz frühzeitig erkennen und darauf reagieren zu können.

Zum Abschluss des Vortrags ging Fabian Müller auf Anwendungen künstlicher Intelligenz beim autonomen Fahren und den Stand der Entwicklung des Sprachgenerators GPT-3 ein. Die lebhafte Diskussion drehte sich vor allem um Fragen des Schutzes persönlicher Daten und um mögliche Grenzen des Technologieeinsatzes. So zeigen Beispiele aus der Automobilindustrie und deren Akzeptanz in der Gesellschaft die Unterschiede zwischen Europa, USA und Asien deutlich.

„Auch wenn die Veranstaltung in der Onlineform sehr gut gelungen ist, so hoffen wir doch, den nächsten Kaminabend im Herbst dann in Präsenz durchführen zu können“, so Stephan Hähre.