Auf dem Programm standen zwei Sessions, Keynotes sowie eine Podiumsdiskussion.

Die Session „Industrial IoT” startete mit spannenden Impulsen aus dem Themenfeld der Industrial Security und der Frage, wie es gelingt, sich vor manipulierten Daten in der Produktion zu schützen. Präsentiert wurden darüber hinaus Forschungsprojekte zur vernetzten Produktion, Technologien wie OPC UA und Edge-Devices und praxisnahe Lösungsansätze und Strategien.

In der Session „KI in der Anwendung” wurden einfache Ansätze zum Einstieg in die Thematik gezeigt ebenso wie vielfältige Einblicke in Projekte, in denen KI in der Praxis bereits einen Mehrwert bietet. Hier reichten die Beispiele von Prozessoptimierungskonzepten für interne Unternehmensprozesse mittels Large Language Models (LLMs) bis zu Anwendungen für Engineering und Robotik.

Auf dem IGCV-Summit 2024: Forschende aus dem KI-Produktionsnetzwerk der THA

Auf dem Marktplatz der Partner im Technikum des Fraunhofer IGCV: Der Messestand der THA

Session Industrial IoT

Sichere Komponenten für die Edge von morgen
Vortrag von Prof. Dr. Dominik Merli,
Professor für IT-Sicherheit an der THA und Leiter des THA_innos – Institut für innovative Sicherheit

Staub, Hitze und selbst Spritzwasser kann Edge-Komponenten nichts anhaben, aber bei einem winzig kleinen Paket auf Port 738 macht das Gerät „die Grätsche”? Im Vortrag wurde erläutert, warum Cybersicherheit eine Grundvoraussetzung für KI in der Produktion ist und was dafür zu tun ist.

Sesson KI in der Anwendung

Talk to your (Industrial) Data: Mithilfe von LLMs Fragen beantworten und Informationen in unternehmensinternen Daten finden
Vortrag von Prof. Dr.-phil. Alessandra Zarcone,
Professorin für Sprachtechnologie und kognitive Assistenz an der THA

Large Language Models (LLMs) bieten großes Potenzial für den schnellen Zugriff auf Daten und die automatische Beantwortung von Fragen in industriellen Anwendungen. Ihre Integration mit unternehmensinternen Daten ist jedoch nicht trivial. Diskutiert wurden in diesem Vortrag typische Anwenungsfälle und die aktuellen Herausforderungen.

AI Act: Balance zwischen Innovation und Regulierung

Podiumsdiskussion
Teilnahme von Prof. Dr. Jianing Zhang,
Lead Scientist am Technologietransferzentrum (TTZ) für Data Science und Autonome Systeme der THA in Landsberg am Lech