KI ist nur so zuverlässig wie die Daten, auf denen sie basiert. Digitale Zwillinge und KI‑Systeme benötigen korrekte, konsistente und domänenübergreifend interpretierbare Daten. Semantic‑first Ansätze wie der Process Data Twin ermöglichen semantische Validierung, Auditierbarkeit sowie Lifecycle‑Management und dienen als Guard‑Rails für skalierbare, vertrauenswürdige KI.

Marcel Wagner studierte Informatik am KIT Karlsruhe und promovierte an der Universität Freiburg. Er arbeitet bei Intel als Softwarearchitekt mit Fokus auf industriellen Daten, formaler Korrektheit und KI in der Fertigung. Er ist Chairman der OPC UA Semantic Data Validation WG sowie im Technical Board der IndustryFusion Foundation.

Klare Datensemantik, Metadaten und standardisierte Strukturen schaffen die Grundlage, Maschinendaten effizient von lokalen IIoT-Systemen in skalierbare Cloud-Lösungen zu überführen. Bei Hosokawa Alpine und Dalog entstehen so robuste UIs, wiederverwendbare Algorithmen und zukunftsfähige Predictive-Maintenance-Anwendungen.

Fabian Schwarz, Head of Software Development & IT bei Dalog, verantwortet die Entwicklung digitaler Lösungen und IT-Strukturen für datenbasierte Modelle und ist Experte für skalierbare Cloud-Architekturen.

Jürgen Schuster, Business Development After-Sales-Service bei Hosokawa Alpine, verantwortet die Ausgestaltung digitaler Produkte und Geschäftsmodelle. Sein Fokus liegt auf strukturierten Maschinen- und Prozessdaten.

Der Einsatz von KI-Werkzeugen in der modernen Unternehmensführung ist alternativlos. Dies betrifft alle Bereiche – mit neuen Herausforderungen: Integration bestehender Daten und Systeme bei gleichzeitiger Sicherstellung der Datenintegrität, Validierbarkeit, und Durchgriff auf die Technologien. Über technische Anwendungen hinaus sind semantische Datenmodelle von großer Bedeutung.

Mit internationalen Führungspositionen entlang der Lieferkette in der Luft- und Raumfahrttechnik hat Michael Hau ein tiefes Verständnis und praktische Erfahrung von Geschäftsabläufen, Prozesszusammenhängen, strategischen Entscheidungen und Kommerzialisierung. YMERGE integriert Technologie und nachhaltige Umsetzung.