Abstract
Predictive Analytics und Data Mining eröffnen völlig neue Anwendungen und Optimierungspotentiale in Produktionsplanung, Produktion, Qualitäts- und Kosten- und Nutzen-Optimierung, Maschinenausfallprognose und präventiver bedarfsabhängiger Wartung. Maschinelle Lernverfahren erkennen Muster und lernen automatisch operativ nutzbare Prognosemodelle aus verschiedensten Datenquellen und größten Datenmengen – aus Sensor-Meßwertzeitreihen, Datenbanken, Textdokumenten, Internetquellen, Social Media, Bilddaten, Audiodaten, etc. RapidMiner ist eine der flexibelsten und leistungsstärksten Plattformen für Predictive Analytics, ermöglicht auch Nicht-Experten durch seine einfache Bedienbarkeit, in kurzer Zeit verwertbare Ergebnisse zu gewinnen und integriert sich für die Automatisierung leicht in bestehende IT-Infrastrukturen. Der Vortrag stellt zahlreiche Data Mining Anwendungen im Produktions- und Produktionsplanungsumfeld und unsere Software RapidMiner vor.
Ralf Klinkenberg, Co-Founder & General Manager, RapidMiner GmbH
Studium der Informatik mit Schwerpunkt maschinelles Lernen, Data Mining, Text Mining, Predictive Analytics an der Technischen Universität Dortmund und der University of Missouri in Rolla (zwischenzeitlich umbenannt in Missouri Institute of Science and Technology (MST)) in den USA- Diplom-Informatiker (TU Dortmund) und Master of Science in Computer Science (MST, USA)
- Forschung an der TU Dortmund und am MST in den Bereichen maschinelles Lernen, Data Mining, Text Mining, Predictive Analytics
- Mitgründer des Open Source Data Mining und Predictive Analytics Projects RapidMiner
- Mitgründer und General Manager des Unternehmens RapidMiner GmbH
- Über 22 Jahre Erfahrung in den Bereichen Data Mining, Predictive Analytics, Text Mining und seiner Anwendungen in den Branchen Telekom, Automobil & Luftfahrt, Fertigung & Produktion, Handel, Internet, Online-Marktforschung, Regierung
- Co-Editor des Buchs „RapidMiner – Data Mining Use Cases and Business Analytics Application”:
http://www.RapidMinerBook.com/ und http://www.crcpress.com/product/isbn/9781482205497