Big Data

Integrated Process Planning and Scheduling for Service-based Production with Deep Reinforcement Learning (Part 1)

Current industrial production scheduling approaches assume that process planning is performed before scheduling and that process plans are fully or at least partially available before scheduling starts. However, this is not the case in service-based production [5]. Service-based production provides…

KI-Vorhersagen auf der Spur – oder: Wie ein gutes Uncertainty Management den Umgang mit KI-Modellen erleichtert

Der Umgang mit Unsicherheiten stellt bei der Nutzung von KI-Vorhersagen in vielen Anwendungsbereichen einen entscheidenden Faktor dar. Das gilt insbesondere in der Medizin und beim autonomen Fahren. In der Medizin kann der Umgang mit Unsicherheit dazu beitragen, dass sich KI-Modelle…

Data Quality in Agriculture

Growing the Future: Overcoming Data Quality Problems in Agriculture

Farmers around the world, including in the EU, face many challenges. Their daily work and businesses need to be rethought in order to reduce the negative impact on the environment and achieve a sustainable economy in the long term. For…

Predictive Maintenance umsetzen: Wie geht das?

Wäre es nicht wunderbar, Sie könnten in die Zukunft schauen und zum Beispiel die Lebensdauer von Ihren Produkten und Systemen vorhersagen? In diesem Artikel sprechen wir, das Fraunhofer IESE, darüber, was Predictive Maintenance ist und für was man es einsetzen…

Data Quality Assessment in Agriculture

Data Quality Assessment in Agriculture

Nowadays, it has become almost inconceivable to imagine agriculture without sensors, whether they are simple GPS devices to help farmers optimize their work in the fields, monitor livestock, or more complex equipment allowing advanced monitoring of animals (e.g. animal welfare…

Time Series Analysis: Pattern Recognition

Time Traveling with Data Science: Pattern Recognition, Motifs Discovery and the Matrix Profile (Part 4)

In Part 4 of our Fraunhofer IESE blog series on „Time Traveling with Data Science“, we continue our journey in the field of time series analysis. In this blog post, our experts from Fraunhofer IESE and our guest author Markus…

Time Series Analysis: Outlier Detection

Time Traveling with Data Science: Outlier Detection (Part 3)

In our blog series on „Time Traveling with Data Science“, we previously introduced different tasks in time series analysis. In this blog post, we now present the task of Outlier Detection. Outliers are data so different from others that one…

Scope Compliance

Scope Compliance – Die Rolle des Anwendungskontexts im Machine Learning

Im Rahmen unserer Blogreihe »Scope Compliance« beschäftigen wir uns mit der Bedeutung des Anwendungskontexts im Machine Learning. Im ersten Beitrag klären wir ein häufig anzutreffendes Missverständnis auf und arbeiten seine Implikationen für die Praxis heraus. Sie erfahren, warum es entscheidend…

Time Series Analysis (Change Point Detection)

Time Traveling with Data Science: Focusing on Change Point Detection in Time Series Analysis (Part 2)

In the first blog post of our „Time traveling with data science“ series, we presented several tasks related to the analysis of time series. In this post, we dive into the task called „change point detection“.   Changes in time series or…

Erprobung neuer Sensortechnologien im Leitprojekt COGNAC

Im Rahmen des Fraunhofer-Leitprojekts COGNAC wurden verschiedene Sensoren zur Erfassung von Boden- und Pflanzenkennwerten entwickelt, die bereits in verschiedenen Messkampagnen erfolgreich getestet werden konnten. Der Umfang der Sensoren reicht von Lachgassensorik über Dichtemessungen basierend auf seismischen Oberflächenwellen bis hin zu…