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Wie die Swiss Alliance for Data-Intensive Services datenbasierte Mehrwerte schafft

Thilo Stadelmann
Thilo Stadelmann
Thilo StadelmannAssociate Professor ("Dozent") bei ZHAW School of Engineering um ZHAW School of Engineering

Die Swiss Alliance for Data-Intensive Services (Data+Service) schafft Mehrwert durch Innovation. Innovation entsteht, wenn sich die richtigen Partner treffen. Wir schaffen inspirierende Begegnungsflächen in Konferenzen, Workshops und Expert Groups. Wir helfen bei der Konkretisierung von Ideen in Projektskizzen in Innovation Boot Camps. Und wir setzen Projektskizzen in innovativen Mehrwert um im Rahmen von Kooperationsprojekten.

Wie die Swiss Alliance for Data-Intensive Services datenbasierte Mehrwerte schafft

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Zürcher Fachhochschule
Erfolg im 21. Jahrhundert: Daten entscheiden
Wie die Swiss Alliance for Data-Intensive
Services datenbasierte Mehrwerte schafft
Teil II, Innovations-Apéro des TECHNOPARAK® Winterthur, 17. November 2016
Thilo Stadelmann
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2
Der Innovationstrichter
Innovation
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Konkrete
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Kleinere
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• Innovation Boot Camp
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3
Beispiel: ein «Innovation Boot Camp»
Wie kann Industrie 4.0 praktisch werden
• …für einen mittelgrossen Schweizer Hersteller
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• …macht das überhaupt Sinn?
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• Die Record Gruppe ist seit Februar 2016 Data+Service «Mitglied»
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• Die Record Gruppe ist seit Februar 2016 Data+Service «Mitglied»
• Im Sommer Gespräche zu Industrie 4.0, Predictive Maintenance etc.
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6
Beispiel: ein «Innovation Boot Camp»
Wie kann Industrie 4.0 praktisch werden
• …für einen mittelgrossen Schweizer Hersteller
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• …macht das überhaupt Sinn?
Historie
• Die Record Gruppe ist seit Februar 2016 Data+Service «Mitglied»
• Im Sommer Gespräche zu Industrie 4.0, Predictive Maintenance etc.
• Vorschlag eines eintägigen, Experten-moderierten Workshops, Budget 3’000 CHF
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Wie die Swiss Alliance for Data-Intensive Services datenbasierte Mehrwerte schafft

  • 1. Zürcher Fachhochschule Erfolg im 21. Jahrhundert: Daten entscheiden Wie die Swiss Alliance for Data-Intensive Services datenbasierte Mehrwerte schafft Teil II, Innovations-Apéro des TECHNOPARAK® Winterthur, 17. November 2016 Thilo Stadelmann
  • 2. Zürcher Fachhochschule 2 Der Innovationstrichter Innovation Expert Groups: Konkrete Diskussion spezifischer Use Cases und möglicher Lösungen Kleinere Workshops: thematisch orientiert Konferenzen: Inspiration, Kontakte • Innovation Boot Camp • Kooperationsprojekt
  • 3. Zürcher Fachhochschule 3 Beispiel: ein «Innovation Boot Camp» Wie kann Industrie 4.0 praktisch werden • …für einen mittelgrossen Schweizer Hersteller (globaler Markt: automatische Türsysteme) • …macht das überhaupt Sinn?
  • 4. Zürcher Fachhochschule 4 Beispiel: ein «Innovation Boot Camp» Wie kann Industrie 4.0 praktisch werden • …für einen mittelgrossen Schweizer Hersteller (globaler Markt: automatische Türsysteme) • …macht das überhaupt Sinn? Historie • Die Record Gruppe ist seit Februar 2016 Data+Service «Mitglied»
  • 5. Zürcher Fachhochschule 5 Beispiel: ein «Innovation Boot Camp» Wie kann Industrie 4.0 praktisch werden • …für einen mittelgrossen Schweizer Hersteller (globaler Markt: automatische Türsysteme) • …macht das überhaupt Sinn? Historie • Die Record Gruppe ist seit Februar 2016 Data+Service «Mitglied» • Im Sommer Gespräche zu Industrie 4.0, Predictive Maintenance etc.
  • 6. Zürcher Fachhochschule 6 Beispiel: ein «Innovation Boot Camp» Wie kann Industrie 4.0 praktisch werden • …für einen mittelgrossen Schweizer Hersteller (globaler Markt: automatische Türsysteme) • …macht das überhaupt Sinn? Historie • Die Record Gruppe ist seit Februar 2016 Data+Service «Mitglied» • Im Sommer Gespräche zu Industrie 4.0, Predictive Maintenance etc. • Vorschlag eines eintägigen, Experten-moderierten Workshops, Budget 3’000 CHF
  • 7. Zürcher Fachhochschule 7 Beispiel: ein «Innovation Boot Camp» Wie kann Industrie 4.0 praktisch werden • …für einen mittelgrossen Schweizer Hersteller (globaler Markt: automatische Türsysteme) • …macht das überhaupt Sinn? Historie • Die Record Gruppe ist seit Februar 2016 Data+Service «Mitglied» • Im Sommer Gespräche zu Industrie 4.0, Predictive Maintenance etc. • Vorschlag eines eintägigen, Experten-moderierten Workshops, Budget 3’000 CHF • Wenige Telefonate zur Vorbereitung
  • 8. Zürcher Fachhochschule 8 Beispiel: ein «Innovation Boot Camp» Wie kann Industrie 4.0 praktisch werden • …für einen mittelgrossen Schweizer Hersteller (globaler Markt: automatische Türsysteme) • …macht das überhaupt Sinn? Historie • Die Record Gruppe ist seit Februar 2016 Data+Service «Mitglied» • Im Sommer Gespräche zu Industrie 4.0, Predictive Maintenance etc. • Vorschlag eines eintägigen, Experten-moderierten Workshops, Budget 3’000 CHF • Wenige Telefonate zur Vorbereitung • Ziel: Klärung des Big Picture (Konsolidierung und Validierung Business-Ideen und techn. Konzept  Projektskizze)
  • 9. Zürcher Fachhochschule 9 Beispiel: ein «Innovation Boot Camp» Wie kann Industrie 4.0 praktisch werden • …für einen mittelgrossen Schweizer Hersteller (globaler Markt: automatische Türsysteme) • …macht das überhaupt Sinn? Historie • Die Record Gruppe ist seit Februar 2016 Data+Service «Mitglied» • Im Sommer Gespräche zu Industrie 4.0, Predictive Maintenance etc. • Vorschlag eines eintägigen, Experten-moderierten Workshops, Budget 3’000 CHF • Wenige Telefonate zur Vorbereitung • Ziel: Klärung des Big Picture (Konsolidierung und Validierung Business-Ideen und techn. Konzept  Projektskizze) • Workshop am 21. Oktober 2016
  • 10. Zürcher Fachhochschule 10 Durchführung und Ergebnis 09.00-09.30, Intro Kennenlernen: 5 Teilnehmer aus Business, Technik und GL, 2 Experten hochschulseitig 09.30-12.00, Lifecycle Kostenbetrachtung: Wer profitiert, wo liegt das Potential? 12.00-13.00, Lunch 13.00-13.30, What can we measure Technische Grundlagen 13.30-15.00, Technische Fragestellung Pragmatische erste Schritte 15.00-16.00, Pilot Deep Dive: Kosten, Businessseite, Setup «This day was a great and fruitful mixture of matching frameworks and analysis with real life praxis. End result was a clear and structured overview of where potential lies, pragmatical first steps and an idea of the big picture. Of course we could have done something similar inhouse. But being out of the office (meeting took place at the inspiring environment of the technopark in Winterthur) and having someone "neutral" asking questions with a framework behind it helped enormously.» Floris van Hooft Head of Group Marketing agtatec ag
  • 11. Zürcher Fachhochschule 11 Beispiel: ein Kooperationsprojekt Historie • Erstkontakt über Vortrag
  • 12. Zürcher Fachhochschule 12 Beispiel: ein Kooperationsprojekt Historie • Erstkontakt über Vortrag • Mehrere gemeinsame Workshops zum Ausloten möglicher Ideen: • Audiosegmentierung • Social Media Analytics • Search • Printmedien-Segmentierung
  • 13. Zürcher Fachhochschule 13 Beispiel: ein Kooperationsprojekt Historie • Erstkontakt über Vortrag • Mehrere gemeinsame Workshops zum Ausloten möglicher Ideen: • Audiosegmentierung • Social Media Analytics • Search • Printmedien-Segmentierung • Erfolgreiche Einwerbung von Fördermitteln
  • 14. Zürcher Fachhochschule 14 Beispiel: ein Kooperationsprojekt Historie • Erstkontakt über Vortrag • Mehrere gemeinsame Workshops zum Ausloten möglicher Ideen: • Audiosegmentierung • Social Media Analytics • Search • Printmedien-Segmentierung • Erfolgreiche Einwerbung von Fördermitteln • Agile Projektdurchführung
  • 15. Zürcher Fachhochschule 15 Beispiel: ein Kooperationsprojekt Historie • Erstkontakt über Vortrag • Mehrere gemeinsame Workshops zum Ausloten möglicher Ideen: • Audiosegmentierung • Social Media Analytics • Search • Printmedien-Segmentierung • Erfolgreiche Einwerbung von Fördermitteln • Agile Projektdurchführung • Erweiterungen durch Masterstudenten
  • 16. Zürcher Fachhochschule 16 Das Projekt: Echtzeit Printmedien Monitoring • Vollautomatische Artikelsegmentierung • Identifikation von Artikelbestandteilen (Titel, Untertitel, etc.)
  • 17. Zürcher Fachhochschule 17 Der Ansatz: Dreifach Regelbasiert + Bildbasiert + Textbasiert «Handverdrahtete» Heuristiken, CNN Pixelklassifikator für Ähnlichkeit von Text- z.B. via Überschriftsbreite für Artikelgrenzen [1] blöcken via Word2Vec [2] [1] D. C. Ciresan, A. Giusti, L. M. Gambardella, und J. Schmidhuber. Deep neural networks segment neuronal membranes in electron microscopy images. In NIPS, pages 2852–2860, 2012. [2] T. Mikolov, K. Chen, G. Corrado, und J. Dean. Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space. In Proceedings of Workshop at ICLR, 2013.
  • 18. Zürcher Fachhochschule 18 Die Erweiterung: Semantische Segmentierung [3] J. Long, E. Shelhamer und T. Darrell, “Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation”, CVPR 2015
  • 20. Zürcher Fachhochschule 20 Fazit • Mehrwert schaffen wir durch Innovation • Innovation entsteht, wo die richtigen Partner zusammenfinden: • Konferenzen, Workshops, Expert Groups: Vom Kontakt zur Inspiration • «Innovation Boot Camp»: Von der Inspiration zur konkreten Projektskizze • Kooperationsprojekt: Von der Projektskizze zum Prototyp Mehr zu mir: • Leiter ZHAW Datalab, Board Data+Service, Vice President SGAICO • thilo.stadelmann@zhaw.ch • 058 934 72 08 • www.zhaw.ch/~stdm Mehr zum Thema: • Verband Data & Service Science: www.data-service-alliance.ch • KI: http://www.s-i.ch/en/fachgruppen-und-sektionen/sgaico/ • Gemeinsame Projekte: datalab@zhaw.ch  Fragen Sie gerne an. Innovation Expert Groups: Konkrete Diskussion spezifischer Use Cases und möglicher Lösungen Kleinere Workshops: thematisch orientiert Konferenzen: Inspiration, Kontakte
  • 22. PANOPTES – Automated Article Segmentation of Newspaper Pages for "Real Time Print Media Monitoring“ M. Arnold, M. Cieliebak, T. Stadelmann, J. Stampfli, and F. Uzdilli Approach Rule based Segmentation based on hardcodedrules Image based Segmentation based on visual features and deep learning Text based Segmentation based on textual features and neural nets Rule examples • Each articlemust contain a title • Titles define article’s width • Articles are graphicallyseparated by e.g. lines • etc. Pros • Performanceincreases the more time is spent for finding rules • Adding new rules is simple Cons • Not every case can be covered • Adaptation to new layouts is costly manual work Approach • Pixel classification (article/border) based on [1] Pros • Rules can be learned implicitly • New layouts can be adapted automatically Cons • Success factors on new data and problems are unknown • Training requires a huge amount of data Approach • Text block clustering (semantic distance) based on [2] Pros • Rules can be learned implicitly • Not layout dependent Cons • Only text can be processed Overview Partners Who are we Result Combination Combination of rules, visual and textual features References [1] D. C. Ciresan, A. Giusti, L. M. Gambardella, and J. Schmidhuber. Deep neural networks segment neuronal membranes in electron microscopy images. In NIPS, pages 2852–2860, 2012. [2] T. Mikolov, K. Chen, G. Corrado, and J. Dean. EfficientEstimation of Word Representations in Vector Space. In Proceedings of Workshop at ICLR, 2013. The Project What do we do Goal • Real Time Print Media Monitoring • Extractionof relevant articles from newspaper pages • Deliveringarticles to customers Problem • Fully automated article segmentation • Identificationof article elements (e.g. title, subtitle, etc.) ARGUS der Presse AG • Switzerland's leading media monitoringand informationprovider • Experience of more than 100 years ZHAW Datalab • Interdisciplinaryresearch group at Zurich University of Applied Sciences • Combining the knowledge of differentfields related to machine learning Final segmentation Text Vision Rules This project was funded by CTI under project number 17719.1 PFES-ES
  • 23. Zürcher Fachhochschule 23 Wie ist das möglich? Der ImageNet Wettbewerb 1000 Kategorien 1 Mio. Beispiele …
  • 24. Zürcher Fachhochschule 24 Wie ist das möglich? Der ImageNet Wettbewerb 1000 Kategorien 1 Mio. Beispiele … A. Krizhevsky verwendet als erster ein sog. «Deep Neural Network» (CNN)
  • 25. Zürcher Fachhochschule 25 Wie ist das möglich? Der ImageNet Wettbewerb 1000 Kategorien 1 Mio. Beispiele … A. Krizhevsky verwendet als erster ein sog. «Deep Neural Network» (CNN)
  • 26. Zürcher Fachhochschule 26 Wie ist das möglich? Der ImageNet Wettbewerb 1000 Kategorien 1 Mio. Beispiele … A. Krizhevsky verwendet als erster ein sog. «Deep Neural Network» (CNN) 2015: Computer haben “Sehen” gelernt 4.95% Microsoft (06. Februar)  Besser als Menschen (5.10%) 4.80% Google (11. Februar) 4.58% Baidu (11. Mai) 3.57% Microsoft (10. Dezember)
  • 27. Zürcher Fachhochschule 27 Grundlage Induktives überwachtes Lernen Annahme • Ein an genügend viele Beispiele angepasstes Modell… • …wird auch auf unbekannte Daten generalisieren Methode • Suchen der Parameter einer gegebenen Funktion… • …so dass für alle Beispiele Eingabe (Bild) auf Ausgabe («Auto») abgebildet wird Quelle: http://lear.inrialpes.fr/job/postdoc-large-scale-classif-11-img/attribs_patchwork.jpg
  • 28. Zürcher Fachhochschule 28 Suche der Parameter einer Funktion?? Neuron Merkmale (z.B. Pixel) Anpassbare Parameter Entscheidung (Schwellwert) Ergebnis (z.B. «Auto») 𝑦
  • 29. Zürcher Fachhochschule 29 Suche der Parameter einer Funktion?? Neuron Neuronales Netz Merkmale (z.B. Pixel) Anpassbare Parameter Entscheidung (Schwellwert) Ergebnis (z.B. «Auto») 𝑦
  • 30. Zürcher Fachhochschule 30 Idee: Mehr Tiefe zum Lernen von Merkmalen (0.2, 0.4, …) Containerschiff Tiger Klassische Bild- verarbeitung (0.4, 0.3, …) Merkmalsextraktion (SIFT, SURF, LBP, HOG, etc.) Containerschiff Tiger Mit Convolutional Neural Networks (CNNs) Nimmt rohe Pixel entgegen, Merkmale werden mitgelernt! Klassifikation (SVM, Neuronales Netz, etc.) … …
  • 31. Zürcher Fachhochschule 31 Was «sieht» das Neuronale Netz? Hierarchien komplexer werdender Merkmale Quelle: https://www.pinterest.com/explore/artificial-neural-network/
  • 32. Zürcher Fachhochschule 32 Was «sieht» das Neuronale Netz – Details Hierarchien komplexer werdender Merkmale Quelle: http://vision03.csail.mit.edu/cnn_art/data/single_layer.png