15.08.2016
Seit Anfang 2015 verfügt CE über eine eigene Forschungs- und Entwicklungsabteilung. Was steckt dahinter? Aber vor allem: Was kommt dabei raus?
Beim Stichwort „Forschung und Entwicklung“ haben viele ein traditionelles Bild vor Augen: ein großes Labor voller Glasbehälter mit seltsamen Flüssigkeiten, blinkende Apparate und Menschen, die mit weißem Kittel und Schutzbrille auf der Nase eifrig experimentieren. Dies sieht im digitalen Zeitalter längst anders aus. So unterscheidet sich das Labor von ControlExpert kaum von anderen Büros. Entscheidend sind jedoch die inneren Werte.
Große Chancen durch „Big Data“
Denn hier arbeiten Leiter Dr.-Ing. Andreas Witte und Data Scientist Stephen Seiler an neuen Möglichkeiten für morgen – und kümmern sich um eine noch bessere Auswertung der Daten von heute. „Der Bereich Data Science hat sowohl intern als auch extern Bedeutung für Control-Expert. Aufgrund der Menge an Daten, die Tag für Tag erfasst und verarbeitet werden – rund 4 Millionen Vorgänge pro Jahr –, ergibt sich ein enormes Potenzial, um Erkenntnisse zu gewinnen“, so Dr.-Ing. Andreas Witte. „Mit wissenschaftlichen Methoden der Statistik und des maschinellen Lernens werden die Daten bei uns systematisch analysiert.“
Die so gewonnenen Erkenntnisse helfen dabei, Abläufe zu optimieren und zu automatisieren. Die Prüfprozesse bei ControlExpert lassen sich gut mit einer industriellen Produktion vergleichen, bei der Durchlaufzeiten zuverlässig eingehalten werden müssen. Aber in der Praxis ist z. B. die Zahl der eingehenden Schadenvorgänge nicht immer konstant – Wetterereignisse oder Ferienzeiten können die Eingänge in die Höhe schnellen lassen. „In Zusammenarbeit mit Hochschulen entsteht ein Vorhersagemodell, um die Produktionsplanung zu optimieren. Das heißt: ‚Big Data’, um diesen Begriff einmal zu nennen, hat hier einen ganz praktischen Nutzen in Bezug auf unsere Qualität und für unsere Kunden“, erläutert Stephen Seiler, Spezialist für Data Science.
Hier spielt die Zukunftsmusik
Ein anderes Forschungsfeld für CE ist die Automatisierung, zum Beispiel die maschinelle Erkennung von Schadenzonen anhand von Bildern. Hier hat die Künstliche Intelligenz (KI) in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht. Künstliche neuronale Netze (Deep Learning) versprechen eine deutlich verbesserte Erkennung durch das Lernen anhand von Beispielbildern. Auch an diesem Themenbereich wird gemeinsam mit Universitäten und Forschungseinrichtungen gearbeitet. Aber die Gedanken des CE Entwicklungsteams gehen noch weiter in die Zukunft. Dr.-Ing. Andreas Witte: „Autos sind heute schon auf vielfältige Weise vernetzt. Von daher können wir uns vorstellen, dass ein Fahrzeug zukünftig über Sensoren den Schaden selbst erkennt und die Daten sofort online übermittelt.“ Zukunftsmusik? Wir dürfen gespannt sein.