Windows Developer - 09.2019 - Software zwischen Mensch und Maschine


Preis: 9,80 €

Erhältlich ab:  August 2019

Umfang:  100

Autoren / Autorinnen: Boris Czerwinski, Bernd Pehlke, Tam Hanna, Rainer Stropek, Kevin Gerndt, Mario Kleinsasser, Thomas Mahringer, Nico Jedamczyk, Manfred Steyer, Robin Sedlaczek, Oliver Sturm, Holger Schwichtenberg, Veikko Krypczyk, Elena Bochkor, Tam Hanna, Carsten Eilers, Mirko Schrempp

vom Faustkeil zur CNC-Maschine, vom Rechenbrett zum Taschenrechner, von der Brille zum Elektronenmikroskop – die Geschichte des Werkzeugs ist eine Geschichte der Mechanisierung, Elektrifizierung und Miniaturisierung. Parallel dazu haben sich auch Faktoren wie Automatisierung und Skalierung jeweils unter den Bedingungen ihrer Zeit weiterentwickelt: vom Unikat über die Manufaktur zum Roboterfließband. Zugegeben, das ist ein sehr grober Abriss der vergangenen 30 000 Jahre Produktionsgeschichte, aber wenn wir heute über künstliche Intelligenz, Machine Learning, Edge Computing und Robotic Process Automation (RPA) sprechen, sind diese Technologien nicht einfach aus der digitalen Wolke gefallen. Sie bauen auf dem auf, was vorher passiert ist, und sind wie jede Software die quasi natürliche Fortsetzung menschlicher Ingenieurskunst.

Software zwischen Mensch und Maschine

Oft sind diese Entwicklungsschritte die Antwort auf Probleme oder neue Bedingungen, die durch die vorausgehenden Schritte erst entstanden sind. Wer eine Steinaxt hat, stellt fest, dass eine Bronzeaxt besser ist. Wer viele Daten gesammelt hat, will und sollte damit arbeiten und sie produktiv machen – also brauchen wir beispielsweise Machine Learning als neues Werkzeug, um die unglaublichen Datenmengen, die wir sammeln, zu bewältigen. Wir können sie schlicht nicht mehr händisch oder in einer einfachen Tabelle sortieren, um daraus die Informationen zu ermitteln, mit denen wir neue Erkenntnisse und Ergebnisse erzielen. Oftmals wissen wir noch nicht einmal, welche Informationen darin liegen und erst selbstlernende System ermöglichen es uns, neue Einblicke zu gewinnen. Ähnlich verhält es sich mit RPA. Die schiere Menge an Dokumenten macht es unmöglich, bei der Rolle des Datatypisten oder einem Vorgang wie dem halbautomatischen Scannen und Bearbeiten von Dokumenten stehen zu bleiben. Hier kann es sinnvoller und besser sein, Softwareroboter zur Automatisierung von Prozessabläufen einzusetzen.

Als .NET-Entwicklern stehen Ihnen die Mittel dafür zur Verfügung. Robin Sedlaczek beschreibt im ersten Teil seiner Artikelserie zu ML.NET, wie Sie mit .NET Core 3 und ML.NET 1.0 den zunächst einfachen Einstieg ins Machine Learning machen können (S. 50). Kevin Gerndt wiederum zeigt in seinem Artikel über Robotic Process Automation (S. 58), was konzeptionell dahintersteckt und wie Sie Softwareroboter einsetzen können.

Der Übergang von der mechanisch-analogen zur mechanisch-digitalen Welt wird durch die digitale Transformation oder Industrie 4.0 immer einfacher und selbstverständlicher. Und so wie beim Faustkeil sind es kleine Schläge, einzelne Algorithmen, kleine RPA-Lösungen, die in der Summe zu einem einschneidenden Ergebnis führen.

schrempp_mirko_sw.tif_fmt1.jpgMirko Schrempp, Redakteur

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