In einer »open session«, einem offenen Austauschformat, werden wöchentlich Ideen ausgetauscht, ob zu laufenden Kundenprojekten oder auch zu neuen Forschungsprojekten. »Man unterstützt sich gegenseitig und kommt dadurch schneller voran. Jeder Mitarbeitende kann aktiv Projekte anstoßen«, sagt Menden. »Wir identifizieren zukünftige Forschungsthemen und Kooperationsmöglichkeiten mit den unterschiedlichsten Partnern aus der Industrie.« Für jedes Problem den passenden Algorithmus zu finden, ist für ihn die große Herausforderung. Wie zum Beispiel im Projekt »PRODAB«, in dem es darum geht, logistische Prozesse effizienter zu machen. Mittels Data-Analytics-Anwendungen werden hier Daten für spezifische Logistikprozesse systematisch erfasst und mithilfe von Bayes’schen Netzen abgebildet. Für Menden ist das Theorem aus der klassischen Statistik im Vergleich zu den häufig verwendeten Neuronalen Netzen eine ideale KI-Methode, die zu wesentlich mehr Effizienz führt. »Wenn Daten nicht in ausreichender Menge vorhanden sind, ist es stattdessen möglich, Expertenwissen in Bayes’sche Netze zu integrieren. Die Software kann dann Empfehlungen zur gezielten Prozessverbesserung oder zur optimalen Allokation von Ressourcen geben«.

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