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La inteligencia artificial y el Machine Learning (AI/ML) están cada vez más presentes en todas las industrias y sectores, puesto que toda empresa necesita diferenciarse en el contexto competitivo actual, donde los márgenes son cada vez más bajos.
En esta sesión, discutiremos dos temas actuales desde este campo: primero, la democratización de AI/ML, permitiendo que los usuarios de empresas y los científicos de datos implementen fácilmente modelos ML, y el segundo, sería la aplicación de AI/ML para mejorar la calidad de la producción.

Primera parte: aunque la ciencia de datos está en todas partes, muchos usuarios todavía sienten que es difícil utilizar las herramientas y técnicas disponibles. Sin embargo, con la tendencia de la democratización de la IA/ML, la construcción, interpretación y aplicación de modelos de IA/ML se ha vuelto mucho más accesible para perfiles menos expertos. En esta parte de la sesión, aprenderás sobre cómo los usuarios comerciales pueden crear modelos de analítica avanzada sin código a partir de los datos del departamento de recursos humanos.

Segunda parte: Trataremos el tema de la calidad de producción. Con un caso de uso ejemplificaremos el tema de la convergencia de datos de IT/OT y cómo se analizó y mejoró la calidad de fabricación de un producto de una gran organización utilizando AI/ML. Entre otros, se podrá aprender cómo se redujo el ratio de desechos, aumentando así la productividad y apoyando la estrategia de sostenibilidad del productor.

Presenta la sesión:

Joan Moragon, Innovation Coach & Creative Designer en SAP
Empezó su carrera profesional en SAP Dublin, en el área de servicio de postventa de las soluciones para recursos humanos y tecnologías de innovación. Ahora, en Barcelona, ​​forma parte de un equipo de innovación que diseña experiencias para clientes de SAP y les ayuda a descubrir oportunidades de innovación.

 

Programa

1. Demostrar cómo analistas de negocio, científicos de datos y los ciudadanos pueden empezar a crear modelos y aplicar ML sin codificación, utilizando datos de recursos humanos.
2. El objetivo es presentar cómo una empresa química aplica IA para predecir la calidad durante el proceso de fabricación.
a. Cubrimos el modelo AI/ML y su implementación y enfoque de implementación.
3. preguntas y respuestas

Masterclass impartida por SAP (core partner de CIDAI)

[descargas tipo="masterclass"]

Impartido por:

  • Gonzalo Hernan Sendra, AI/ML Solution Advisor en SAP Forma parte del Global Center of Excellence for Data Value del SAP. Tiene un doctorado en Ingeniería y siempre ha estado interesado en la aplicación industrial de la ciencia de datos. Ha asesorado a clientes sobre cómo abordar los desafíos comerciales con AI/ML y sobre cómo integrar estos modelos en el proceso comercial y ponerlos en funcionamiento en un entorno productivo.
  • Stojan Maleschlijski, Machine Learning Engineer en SAP Forma parte del SAP’s Global Center of Excellence for Data Value. Su trabajo se enfoca en aplicar Machine Learning e IA para ayudar a los clientes a volverse más ágiles, basándose en los datos, ya ser resilientes en las disrupciones. Antes de unirse a SAP, trabajó en el área de Signal and Image Processing en distintas industrias. Stojan, tiene un doctorado por la Universidad de Heidelberg, Alemania.
  • Andreas Forster, Fecha Scientist en SAP Andreas forma parte del SAP Global Center of Excellence for Data Value. Con experiencia en analítica y estadística, ha estado trabajando durante aproximadamente 10 años en proyectos de Machine Learning, con clientes de todos los tamaños y de industrias muy diferentes.