{"id":8325,"date":"2018-03-06T15:40:43","date_gmt":"2018-03-06T14:40:43","guid":{"rendered":"https:\/\/logistik-aktuell.com\/?p=8325"},"modified":"2018-03-06T15:40:43","modified_gmt":"2018-03-06T14:40:43","slug":"loeser-zuverlaessige-lieferketten","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pulse.dbschenker.com.staging.mensemedia.net\/de\/loeser-zuverlaessige-lieferketten\/","title":{"rendered":"Die zuverl\u00e4ssige Lieferkette ist das h\u00f6chste Ziel"},"content":{"rendered":"

Data Scientists verbinden Informatik und Betriebswirtschaft mit technischem Denken. Prof. Alexander L\u00f6ser vom Forschungszentrum Data Science<\/a> an der Beuth Hochschule f\u00fcr Technik Berlin erkl\u00e4rt, warum die Daten-Analysten daf\u00fcr sorgen k\u00f6nnen, Prognosen zutreffender und Lieferketten sicherer zu machen.<\/p>\n

Herr Prof. L\u00f6ser: Sie sind an der Beuth Hochschule f\u00fcr Technik Berlin f\u00fcr Datenbanken und textbasierte Informationssysteme zust\u00e4ndig. Dabei bezeichnen Sie sich als Data Scientist \u2013 was ist das eigentlich?<\/h2>\n

Data Scientists befassen sich damit, die Welt mit digitalen Techniken zu vermessen und daraus Schl\u00fcsse zu ziehen \u00fcber k\u00fcnftige Entwicklungen. Wir Menschen optimieren unsere Prozesse ja schon seit vielen Jahrhunderten. Heute aber k\u00f6nnen wir durch die Digitalisierung pr\u00e4ziser und zeitnaher Rohdaten erheben. Die k\u00f6nnen wir, lapidar gesprochen, in ein maschinelles \u201eGehirn\u201c geben, das dann zum Beispiel Vorhersagen trifft. Als Data Scientist lerne ich oft aus der Beobachtung oder aus der Simulation der Welt. Ein konkretes Beispiel ist die Routenplanung: Programme berechnen f\u00fcr uns den Weg von A nach B. Erfahren sie die aktuellen Positionsangaben aller Verkehrsteilnehmer, k\u00f6nnen sie Staus erkennen. Dann k\u00f6nnen sie uns aus der Kenntnis von Verkehrssituationen in der Vergangenheit \u2013 ein Stau dauert dort immer lange \u2013 einen schnelleren Weg weisen.<\/p>\n

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Ich muss also entlang des Business Prozesses \u2013\u00a0Wie komme ich von A nach B? \u2013\u00a0und der Wertsch\u00f6pfungskette\u00a0\u2013 Wie finanziert sich das System?\u00a0\u2013 denken. Auch m\u00fcssen Feedbackloops ber\u00fccksichtigt werden, also neue und komplement\u00e4re Daten, die wir im laufenden Betrieb gewinnen. Und schlie\u00dflich geht es auch um technische und ethische Aspekte …<\/p>\n

 <\/p>\n

Was meinen Sie mit ethischen Aspekten?<\/h2>\n

Nun, es geht ja zu Beispiel darum, personalisierte Daten zu erheben und auszuwerten \u2013 da muss ein entsprechender Datenschutz funktionieren. Aber es geht auch darum, dass Maschinen sp\u00e4ter Entscheidungen treffen, die direkte Auswirkungen auf Menschen haben. Beispielsweise wenn ein automatisiertes Fahrzeug in einer Gefahrensituation seine Richtung \u00e4ndern muss. Ethische \u00dcberlegungen k\u00f6nnen dem Data Scientist zumindest helfen, sich dieser Entscheidungen bewusst zu werden.<\/p>\n

[testimonial id=“8335″]<\/p>\n

Solche digitalen Analysen sind doch f\u00fcr Logistiker ideal, oder?<\/h2>\n

Absolut. Unsere Hochschule arbeitet seit 2015 unter anderem mit Siemens beim Supply Chain Management zusammen. Das Projekt wird von der Bundesregierung gef\u00f6rdert. Dabei geht es um Produkte wie zum Beispiel Windturbinen. Die sind mit ihren vielen Einzelteilen stark von zuverl\u00e4ssigen Lieferketten abh\u00e4ngig. F\u00fcr Siemens hat die Zuverl\u00e4ssigkeit der Lieferkette h\u00f6chste Priorit\u00e4t \u2013 Fabrikausf\u00e4lle oder verz\u00f6gerte Containerschiffe k\u00f6nnen aber die Produktion gef\u00e4hrden. Wir helfen daher bei diesem www.SmartDataWeb.de<\/a> genannten Projekt und sammeln und integrieren Daten aus vielen verschiedenen Kan\u00e4len zum aktuellen Stand der Lieferketten. Zusammen mit unseren Partnern analysieren wir und bereiten sie so auf, dass der Zustand der Supply Chain Manager aktuell abgebildet<\/a> wird \u2013 und Voraussagen \u00fcber den k\u00fcnftigen Stand m\u00f6glich sind.<\/p>\n

[selectivetweet float=“left“]#SmartDataWeb: So helfen Wissenschaftler, durch #DataScience Supply Chains sicherer und stabiler zu machen[\/selectivetweet]<\/p>\n

Wie geschieht das?<\/h2>\n

Wir sammeln mithilfe von Maschinen Texte aus vielen Quellen wie Zeitungen, Berichten oder Posts in sozialen Medien. Dadurch k\u00f6nnen wir \u00f6ffentliche Datenstr\u00f6me wie Nachrichtenwebseiten oder Social-Media-Kan\u00e4le mit unternehmensinternen Daten automatisch verkn\u00fcpfen. Mit dem Smart Data Web schlagen wir eine Br\u00fccke zwischen zwei bisher voneinander getrennten Datenwelten: dem \u00f6ffentlichen Internet und den internen Informationswelten eines gro\u00dfen Unternehmens. So entsteht ein ganz neues Wissensnetz, \u00e4hnlich wie Wikidata\/Wikipedia, aber diesmal auch an die Bed\u00fcrfnisse der deutschen Industrie angepasst. Die Universit\u00e4t Leipzig ist ebenfalls Partner im Projekt und unser Kontakt zur Wikipedia-Welt.<\/p>\n

[url_preview orientation=“right“ newtab=“true“]https:\/\/logistik-aktuell.com\/2017\/06\/27\/crowdeffizienz-urbane-mobilitaet\/\/[\/url_preview]<\/p>\n

Nun sind doch vor allem die vielen unterschiedlichen Datenformate problematisch. Wie k\u00f6nnen sie zusammengef\u00fchrt werden, um ein stimmiges Bild abzugeben?<\/h2>\n

Rund zwei Drittel des Aufwands entstehen bei unseren Projekten durch die Datenbeschaffung und -bereinigung. Wir m\u00fcssen ja immer beachten: Die Daten, die als Grundlage unserer Analysen dienen, bilden die Welt nicht in Tabellen ab, sondern in Fotos, in Textpassagen, in Social Media-Posts. Es geht also darum, Daten zu strukturieren und in Bezug zueinander zu setzen. Das ist teilweise sehr aufw\u00e4ndig, denn wir m\u00fcssen viele Widerspr\u00fcche aufl\u00f6sen und Quellen pr\u00fcfen. Wir haben daf\u00fcr selbst neuronalen Netzwerke entwickelt, um Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammenzuf\u00fchren. Dabei \u00fcberlassen wir das Verlinken und Integrieren der Rohdaten unseren Algorithmen, wir m\u00fcssen das also nicht per Hand machen.<\/p>\n

Gibt es f\u00fcr diese maschinellen Verfahren eigentlich Grenzen?<\/h2>\n

Zum Gl\u00fcck ja! Denn die Daten sind nur ein kleines Abbild der Welt \u2013 und enthalten daher immer die Sicht des Abbildenden. Dieses Abbild der Welt, das ich gesehen habe, beschreibt zun\u00e4chst die Grenzen dessen, was der Algorithmus vorhersagen kann. Gleichzeitig gilt: Nicht die Summe der Abbilder ist entscheidend, sondern ihre Varianz und die Vielfalt der Datenquellen.
\nAus diesem Grund sollten die grundlegenden Daten vollst\u00e4ndig und ohne Widerspr\u00fcche sein. Das ist bei unseren Projekten mit Unternehmen oder medizinischen Einrichtungen oft nicht der Fall. Unsere neuronalen Netzwerke sind daher mit vielen Tricks f\u00fcr relativ wenige Daten optimiert \u2013 im Vergleich zu den Datenmengen, die Google zur Verf\u00fcgung stehen. Au\u00dferdem k\u00f6nnen wir Verfahren nutzen, um eventuell fehlende Daten durch eine Simulation zu \u201egenerieren\u201c. Das ist tricky und noch in der Forschung.<\/p>\n

Wie sind Sie eigentlich zu dem Bereich gekommen?<\/h2>\n

Ich habe mich schon als Kind immer gefreut, wenn meine Lego- und andere Bausteine mit der M\u00e4rklin-Eisenbahn zusammen funktionierten. Es macht mir sehr viel Spa\u00df, unterschiedliche Dinge zusammenzubringen und dabei einen Wert f\u00fcr unsere Partner zu erzeugen. Und an der Beuth Hochschule f\u00fcr Technik stehen wir da im h\u00f6chsten Wettbewerb!<\/p>\n

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\nJobs der Zukunft<\/strong>
\nK\u00fcnftig werden eine Vielzahl von Daten-Ingenieuren ben\u00f6tigt, die Daten beschaffen, indizieren und helfen, sie maschinell zu analysieren. Auch Data Product Manager sind begehrt. Sie kennen die Plattformen, k\u00f6nnen Daten f\u00fcr komplexe Analysen designen und sind gleichzeitig die Schnittstelle zu Kunden.
\nDie Beuth Hochschule f\u00fcr Technik Berlin f\u00fchrt seit einem Jahr mit einem viersemestrigen englischen Master-Studiengang Data Science zum Master of Science (M. Sc.). Interessenten k\u00f6nnen sich ab dem 15. April 2018 auf 22 Studienpl\u00e4tze bewerben.
\nMehr Infos unter http:\/\/data-science.berlin
\n[\/highlight_area]<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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