Maschinelles Sehen und Autonomes Fahren

Symbolfoto Maschinelles Sehen und Autonomes Fahren (Bildquelle: DHBW Mosbach)

Praktische Anwendung von Maschinellem Sehen am Beispiel von autonomen Liefer- / Transportfahrzeugen

Workshopleiter/-in und Organisation

Prof. Dr. Carsten Müller und Team / DHBW Mosbach, Campus Bad Mergentheim

Zielgruppe

Unternehmer:innen / Geschäftsführer:innen |
Studierende / Auszubildende | Start-ups

Innovationsbeauftragte | Logistiker:innen

Kurzbeschreibung

Für Nicht-Informatiker werden die theoretischen Grundlagen zu Künstlicher Intelligenz und Neuronalen Netzwerken anschaulich erläutert.

An dem Anwendungsszenario „Erkennung von Verkehrszeichen“ wird ein Neuronales Netzwerk gemeinsam konzeptioniert und implementiert.

Das Szenario „Echtzeit-Erkennung von Personen“ wird auf Basis eines leistungsfähigen autonomen Liefer- / Transportfahrzeuges präsentiert.

Nutzen

  • Interessante Einblicke in die Konzepte und Technologien zu Maschinellem Sehen
  • Kennenlernen von Möglichkeiten, Herausforderungen und Grenzen
  • Erleben der Anwendung in einem smarten autonomen Liefer- / Transportfahrzeug

Vorausgesetzter Wissensstand / richtet sich schwerpunktmäßig an

Anfänger | Fortgeschrittene

Max. Teilnehmeranzahl

20

Zeit | Ort

DI, 18.07.2023, 10.00-12.00 Uhr,
@Stadthalle Buchen

Link

https://www.mosbach.dhbw.de/swarm-lab

https://www.mosbach.dhbw.de

https://de.linkedin.com/school/dhbw-mosbach

Online-Anmeldung

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(Bildquelle: DHBW Mosbach)

 

Wie Unternehmen erfolgreich nachhaltig werden

Keyvisual zum Workshop Nachhaltigkeit im Unternehmen (Bildquelle: Pixabay)

Von der gesellschaftlichen Herausforderung und staatlichen Regulierung zur überzeugenden Umsetzung im Betrieb

Workshopleiter/-in und Organisation

Prof. Dr. Anja Kern,  Prof. Dr. Jens Schütte, Prof. Dr. Albert Strecker und Jonas Dickel / DHBW Mosbach

Zielgruppe

Unternehmer:innen | Geschäftsführende | Mitarbeitende | Start-Ups | Studierende / Auszubildende

Interessierte am neuen Studiengang

Kurzbeschreibung

Eine künftige Herausforderung für alle Unternehmen wird sein, die Anforderungen von der herkömmlichen Art des Wirtschaftens hin zu einer modernen nachhaltigen Wirtschaftsweise zu gestalten. Das Thema Nachhaltigkeit nimmt folglich in der Wirtschaft immer mehr an Bedeutung zu. Wie kann ressourcenschonend produziert werden? Welches soziale Engagement zeigt ein Unternehmen? Und wie steht es um klimaschädliche Aktivitäten?

Mit dem EU-Green Deal hat sich die Europäische Kommission das Ziel gesetzt, die Treibhausgasemission bis zum Jahr 2050 auf null zu reduzieren. Ein wesentlicher Aspekt zur Erreichung dieses Ziels ist hierbei die Berichterstattung der Unternehmen zu Nachhaltigkeitsaspekten. Diese liefert wichtige Informationen zu den unterschiedlichen Nachhaltigkeitsbereichen in einem Unternehmen. Investoren, Banken und Aktionäre, aber auch Kunden und die Zivilgesellschaft interessieren sich daher immer mehr für Informationen zu den Aktivitäten des Unternehmens im Bereich der Nachhaltigkeit.

Mit der Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD) sowie der EU-Taxonomie-Verordnung gibt die Europäische Kommission einheitliche Vorgaben zu der Nachhaltigkeitsberichterstattung. Nach der CSRD stehen viele Unternehmen (ca. 15.000 unmittelbar berichtspflichtige Unternehmen) nun vor der Herausforderung, wesentliche Nachhaltigkeitsaspekte, die aus ihrer Geschäftstätigkeit resultieren, zu erheben und anhand der eigens hierzu entwickelten European Reporting Standards (ESRS) zu veröffentlichen.
Die Taxonomie ist andererseits ein EU-weit gültiges System zur Klassifizierung von Wirtschaftsaktivitäten, die einen wesentlichen, unterstützenden oder vorübergehenden Beitrag zum nachhaltigen Umbau der Wirtschaft leisten. Die Klassifizierung soll Orientierung geben, damit vermehrt Kapital für den grünen Umbau unserer Wirtschaft zur Verfügung gestellt wird.

Nutzen

  • Überblick über die europäischen Gesetzgebungsinitiativen im Bereich der Nachhaltigkeitsberichterstattung (CSRD mit ESRS und EU-Taxonomie-Verordnung)
  • Empfehlungen für eine erfolgreiche Umsetzung

Vorausgesetzter Wissensstand / richtet sich schwerpunktmäßig an

Neulinge | Fortgeschrittene

Max. Teilnehmeranzahl

keine Begrenzung

Zeit | Ort

FR, 21.07.2023, 16.00-17.00 Uhr, online
Der Workshop findet via MS-Teams statt.

Link

Neuer Studiengang Sustainable Management:
http://www.mosbach.dhbw.de/sm

DHBW Mosbach auf LinkedIn:
https://de.linkedin.com/school/dhbw-mosbach

Online-Anmeldung

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(Bildquelle: Pixabay)

 

Fast-Track Innovation

Foto vom ZeroLab meets Popup Labor BW (Bildquelle: Fraunhofer IAO)

Wie kann ich den Innovationsprozess mit ChatGPT, Metaverse, Digital Talents und ZeroLab beschleunigen?

Workshopleiter/-in und Organisation

Dr.-Ing. Nguyen-Truong Le und Juliana Ludwig / Fraunhofer IAO

Zielgruppe

Unternehmer:innen | Geschäftsführende | Mitarbeitende | Studierende / Auszubildende | Start-Ups

Lehrende an Universitäten und Hochschulen

Kurzbeschreibung

Kleineren und mittleren Unternehmen mangelt es oft an Ressourcen, um kreativ an Innovationsideen zu arbeiten. Fast-Track-Innovation-Projekte mit Studierenden können dieses Problem lösen, bei denen Unternehmen mit jungen Talenten und digitalen Zukunftstechnologien zusammengebracht werden.

Für diese Projekte bietet das Fraunhofer IAO mit dem „ZeroLab“ ein portables Innovationslabor an, das mit ausgewählten Zukunftstechnologien ausgestattet ist.

Im Rahmen des Workshops werden Methoden und Werkzeuge des Fast-Track-Innovation-Prozesses vorgestellt und anhand konkreter Unternehmensbeispiele geübt.

Nutzen

  • Sie lernen den Fast-Track-Innovation-Prozess kennen.
  • Sie informieren sich über Zukunftstechnologien, die das ZeroLab bereitstellt.
  • Sie entwickeln neue Ideen für ein mögliches Fast-Track-Innovation-Projekt.

Vorausgesetzter Wissensstand / richtet sich schwerpunktmäßig an

Neulinge

Max. Teilnehmeranzahl

20

Zeit | Ort

MI, 19.07.2023, 12.30-14.30 Uhr,
@Stadthalle Buchen

Link

https://www.iao.fraunhofer.de/de/presse-und-medien/aktuelles/innovationen-auf-raedern-zerolab-bringt-fortschritt.html

Online-Anmeldung

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(Bildquelle: Fraunhofer IAO)