Nachhaltigkeit und Energieeffizienz im Fokus der Digitalisierung

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Industrie setzt bei Innovation auf Verschränkung von Ökonomie und Ökologie. Siemens für Mercedes und CANCOM Austria für das Leichtmetallkompetenzzentrum Ranshofen setzen zwei beispielgebende Projekte um.

(Christian Czaak) Energieeffizienz, Dekarbonisierung und geopolitisch bedingt auch Resilienz sind neue Schwerpunkte der betrieblichen Digitalisierung. Ein Beispiel sind Siemens und Mercedes Benz, die einen sogenannten digitalen Energiezwilling entwickelt haben, um Energieeffizienz wie Nachhaltigkeitsmaßnahmen zu verbessern. Bis 2039 sollen alle eigenen Produktionsstandorte zu einhundert Prozent mit erneuerbaren Energien betrieben werden.

Aus bestehenden Fabrikgebäuden werden lebendige Smart Buildings
Basierend auf Verhaltensmodellen und realen Daten von Gebäuden, Anlagen und Energieeinrichtungen verknüpft die Anwendung Wetterdaten, Lastprofilsimulation, Anlagenauswahl und Dimensionierung. Durch die Simulation eines physischen Energiesystems werden vorgeschlagene Planungsszenarien für den Energieverbrauch verifiziert und Empfehlungen zur Optimierung gegeben, einschließlich Energieeffizienz, Emissionsreduzierung und Kostenersparnis.

„Durch diesen innovativen Ansatz können wir bestehende Fabrikgebäude in lebendige Smart Buildings transformieren und zukunftsweisende Maßstäbe für eine energieeffiziente und nachhaltige Gebäudenutzung in unserer globalen Produktion setzen,“ sagt Arno van der Merwe, Vizepräsident Produktionsplanung von Mercedes Benz Cars. Basis für den „Digital Energy Twin“ ist der Siemens Xcelerator, eine offene digitale Business-Plattform, wo branchenübergreifend Anwendungen entwickelt werden können, parallel bzw. ohne Beeinträchtigung der normalen Prozessabläufe.

Kreislaufwirtschaft
Ein weiteres Beispiel für ökonomische wie nachhaltige Kreislaufwirtschaft via Digitalisierung ist das von der EU geförderte Projekt „Recycling Technologies for Circular Aluminium (RecAL)“. Unter Leitung des Leichtmetallkompetenzzentrums Ranshofen (LKR) vom Austrian Institute of Technology (AIT) entwickeln hier europaweit 19 Partnerunternehmen neue Recycling-Technologien für die Aluminiumwirtschaft. CANCOM Austria verantwortet die dazugehörige Digital-Plattform für das Informations- und Datenmanagement.

Die Themen Daten und Kommunikation standen auch bei einem Digital-Projekt der Voestalpine im Fokus. Um relevante Kunden zu identifizieren, Marketingkampagnen zu optimieren und final den Umsatz zu steigern, setzt die High Performance Metals Division auf eine analytische CRM-Anwendung von Salesforce. Auf globaler Ebene müssen dabei auch unterschiedliche landesspezifische Anforderungen erfüllt werden, final sollen fundiertere Entscheidungen für neue Wertschöpfung gewährleistet werden.

„Cybersecurity ist ein Riesenthema“

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Digitale Transformation schafft für Unternehmen neue Wertschöpfung und neue Themen ergänzen auch das Anforderungsprofil. Peter Lenz, Managing Director von T-Systems Austria, erläutert im Gespräch aktuell relevante Entwicklungen.

Economy: Was sind aktuelle Schwerpunkte bei Digitalisierungsprojekten?
Ein Fokus betrifft Automatisierung, speziell Hyperautomation, die verschiedene Komponenten der Prozessautomatisierung zusammenführt. Dank integrierter Tools und Plattformen lassen sich Arbeit stärker automatisieren, Kosten senken und Prozesse beschleunigen.

Gibt es hier Referenzen?
Ja, etwa unser Projekt für die ÖBB zur Optimierung der konzernweiten Planungsprozesse. Dann das Land Oberösterreich zum Thema Automation und Vereinfachung der Behördenwege. Oder das Gesundheitswesen mit steigenden Anforderungen für eine moderne und kosteneffiziente Patienten-Verwaltung.

Was braucht es hier?
Eine Harmonisierung der Systemlandschaft, um Schnittstellen zu reduzieren, Prozesse zu vereinfachen und Kosten zu senken. Wir arbeiten verstärkt im IT-Bereich für das klinische Umfeld und dazu an einer Nachfolgelösung für die Patientenabrechnung IS-H. Basis ist die neue S/4 SAP-Technologie und kooperative Partnerschaften, um unseren Kunden optimale Lösungen anbieten zu können.

Welche Themen sind noch erwähnenswert?
Unternehmen fokussieren auf Resilienz, wie sie flexibler und weniger angreifbar werden. Weiters Cybersecurity, kontinuierlich ein Riesenthema. Nach wie vor gibt es branchenübergreifende Verschlüsselungsattacken gegen Unternehmen.

Was gilt es hier zu beachten?
Die Digitalisierung verstärkt die interaktive Zusammenarbeit zwischen Einzelpersonen, Unternehmen und Verwaltung. Das bedeutet neue Schnittstellen bzw. Einfallstore und damit potenzielle Schwachstellen mit einem gesonderten Fokus auf Cyber-Security.

Wie können Betriebe gegensteuern?
Wichtig sind cloudbasierte Dienste, die stärken die Agilität durch ein dynamisches Infrastrukturmanagement und sie sind sehr gut auf Cybersecurity abgesichert. Unternehmen können ihre Daten, Anwendungen und Arbeitsprozesse proaktiv schützen und so die Geschäftskontinuität sichern.

Was bedeutet das in der Praxis?
Es braucht eine Kombination aus kontinuierlicher Überwachung, anpassungsfähigen Sicherheitsrichtlinien, schnellen Incident-Response-Fähigkeiten, funktionaler Zusammenarbeit und Automation. Wir holen Unternehmen bei ihrem aktuellen Status ab und unterstützen bei der Umsetzung dieser Konzepte.

Welche Entwicklungen sind in der Business-IT noch relevant?
Die Digitalisierung übergreifender Prozesse, der kosteneffiziente Einsatz aktueller IT-Dienste und eben Security. Diese Themen sind zunehmend mit passgenau einsetz- und skalierbaren Cloud-Diensten verbunden, wo wir eine verstärkte Nachfrage nach Public Clouds sehen.

Was kann T-Systems hier anbieten?
Als herstellerunabhängiger Digitalisierungsdienstleister unterstützen wir beim Einsatz von AWS, Microsoft oder Google. Wir haben aber auch eigene Clouds, die Open Telekom Cloud etwa oder die T-Systems Sovereign Cloud powered by Google. Hier sichern wir zu 100 Prozent die europäischen Datenschutzregularien. Dazu sind wir lokaler Partner von SAP für RISE.

Welche Rolle spielen Hybride Cloud-Dienste?
Sie ermöglichen eine Kombination aus öffentlichen und privaten Cloud-Diensten für spezifische Anforderungen an Geschwindigkeit, Sicherheit und Datenschutz. Das bietet mehr Flexibilität und Kontrolle über Daten und Anwendungen. Als Anbieter bedarfsgenauer Managed Cloud & Detection-Services unterstützen wir hier Unternehmen bei ihren individuellen Anforderungen.

Abschließend noch KI im Business-Bereich…
… KI und Machine Learning verbessern etwa die Effizienz von Cloud-Services, indem sie automatisch Ressourcen zuweisen oder früh mögliche Sicherheitsprobleme erkennen. Ein weiteres Thema ist das optimierte Monitoring von Produktionsprozessen und Datenmanagement, Stichwort Big Data und Business-Intelligence.

Personalisierte Interaktion im Kundenservice

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Digitale Innovation und Künstliche Intelligenz schafft branchenübergreifend neue Wertschöpfung. Handel und Industrie setzen dabei auf CRM-Lösungen und KI von Salesforce.

(Christian Czaak) Das Management sowie Auswertung und punktgenaue Verfügbarkeit aktueller Daten spielt bei nahezu allen betrieblichen Digitalisierungsprojekten eine zentrale Rolle. Das betrifft Abläufe zwischen unterschiedlichen Abteilungen und Standorten sowie insbesondere Kommunikation und Vertrieb mit den Kunden.

Viele Kundenkanäle
In Branchen wie Handel, Dienstleistung oder auch die Industrie im b2b-Segment kann dieses vernetzte Datenmanagement mittlerweile auch das individuelle Konsumverhalten erfassen. Auf der Basis können Betriebe die entsprechend personalisierte Einspielung gezielter Services oder Produktangebote umsetzen und damit können wiederum neue Wertschöpfungsketten entstehen.

Kundenkontakte zum Unternehmen passieren via eMail oder Smartphone, aber auch Social Media spielt eine zunehmend wichtigere Rolle und all das sind Kanäle für Marketing und Vertrieb. Ein Beispiel für die Transformation eines klassischen Handelsunternehmens hin zu einer kanalübergreifenden Shoppingplattform ist Hartlauer. Um den Service und das Einkaufserlebnis für die KundInnen zu verbessern, implementierte Hartlauer eine cloudbasierte CRM-Anwendung von Salesforce.

Generative KI-Lösung
Das Anforderungsprofil erstreckte sich von der Erneuerung der Systemlandschaft mit Webshop und Bestellmanagement bis zu einer Marktplatzlösung mit Reaktionsmöglichkeit auf Social-Media-Auftritte. Speziell im Bereich E-Commerce und zur Automation von Prozessen setzt Hartlauer auch auf Künstliche Intelligenz. Salesforce hat mit „Einstein GPT“ eine generative KI-Lösung für den CRM-Bereich entwickelt und die kann nun dialogbasiert und medienübergreifend in die diversen Vertriebskanäle integriert werden.

Zentrales Bindeglied in derartigen Systemen sind die Daten. Bis dato waren diese oft in Einzellösungen oder Fachbereichen vorhanden, was eine vernetzte Nutzung behindert hat. „Die Salesforce Data Cloud bündelt und harmonisiert Daten aus sämtlichen Anwendungen, um sie für die weitere Verwendung nutzbar zu machen und das inkludiert dann etwa auch eine KI zu trainieren“, sagt David Hable, Co-Landeschef von Salesforce Österreich. 

Anleitungen für digitale Schaufenster zur Steigerung von Verkäufen
Weitere Funktionen für den Handel umfassen etwa Anleitungen für digitale Schaufenster zur Steigerung von Verkäufen. Die Verwaltung von Katalogdaten lässt sich ebenso automatisieren wie mehrsprachige oder personalisierte Produktbeschreibungen. Ermöglicht wird auch die Segmentierung von Werbekampagnen oder die Erstellung sogenannter Landingpages auf Basis von personalisierten Such- und Kaufpräferenzen der Kunden.

Neben Hartlauer hat Salesforce auch mit dem Autohaus Wolfang Denzel oder mit dem Maschinenhersteller Trotec derartige cloudbasierte CRM-Projekte umgesetzt. Als verbindende Spange gilt die verbesserte Identifikation relevanter Kunden und optimierte Prozesse in Marketing und Vertrieb für mehr Umsatz über individuelle Produktangebote. „Das Autohaus Denzel sieht auch einen Vorteil im Wettbewerb um Talente, ein moderner Arbeitsplatz macht das Unternehmen attraktiv für Fachkräfte“, ergänzt Katrin Lamberger, Co-Landeschefin bei Salesforce Österreich.

Das Management systemkritischer Infrastrukturbetreiber

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Mehrfach abgesicherte Informationsketten und rasche Reaktionsfähigkeit ist besonders in versorgungskritischen Einsatzbereichen unabdingbar. T-Systems und Frequentis setzen für Flughafen Dublin neue Lösung beim Flughafenmanagement um.

(Christian Czaak) Das verlässliche Funktionieren systemrelevanter Verkehrsinfrastrukturen ist auch ein wichtiges Segment beim Thema digitale Transformation. Ein Teil davon sind öffentlicher Verkehr und Luftfahrtindustrie mit Flughäfen als Knotenpunkte für betrieblichen Transport und Logistik sowie für Tourismusbranche und Individualreisende.

Die Digitalisierung betrifft hier als Querschnittsmaterie zahlreiche Bereiche, ein Fokus liegt auf der sicheren Verfügbarkeit der Anwendungen. Aktuell haben die Unternehmen T-Systems und Frequentis ihre bestehende Partnerschaft um die neue Anwendung airportWORKS erweitert und für den Flughafen Dublin (IR) umgesetzt.

Flugplan- und Ressourcenmanagement im Terminal und auf dem Vorfeld
Beide IT-Dienstleister versorgen weltweit über 50 internationale Flughäfen mit eigenen Lösungen im Bereich des Airport-Managements und auch für die Europäische Flugdatenbank EAD (European Aeronautical Database) wurde ein spezielles IT-System entwickelt, das in den eigenen Rechenzentren der IT-Dienstleister betrieben wird.

Beim Projekt in Dublin liegt der Fokus von T-Systems auf dem Flugplan- und Ressourcenmanagement im Terminal und auf dem Vorfeld. Unterstützt wird die effiziente Abfertigung von Passagieren, Gepäck und Fracht. Verarbeitet und verteilt werden etwa Fluginformationen auf den Anzeigetafeln im Flughafen oder die Weiterleitung der Passagiere zum richtigen Gepäckband.

Vernetzte und redundante IT-Systeme plus Innovationen bei Datenmanagement
Die Flughafenprodukte von Frequentis sind wiederum wichtige Voraussetzungen für die effektive Zusammenarbeit zwischen Flughäfen, Fluggesellschaften und Flugsicherungsorganisationen. Hier stehen Sicherheit, Kostenreduktion, Effizienz und Qualität der Prozessabläufe im Fokus und final auch die erhöhte Zufriedenheit der Passagiere.

Am Flughafen Dublin werden nun im ersten Schritt alle Informationen und Dokumentationen zu Wartungs- und Reparaturarbeiten auf dem Vorfeld, den Rollwegen und den Start- und Landebahnen digitalisiert.

T-Systems verknüpft zudem airportWORKS mit dem eigenen Airport-Management-System in Dublin, das dann Informationen über Arbeiten auf dem Rollfeld automatisch an die Systeme zur Verwaltung der Parkpositionen am Terminal und auf dem Vorfeld überträgt.

Information und Dokumentation
„T-Systems verbindet damit nun Digitalisierungslösungen für nahezu alle Prozesse am Flughafen Dublin aus einer Hand“, sagt Georg Tschandl, Head of Sales Regulated Industries, T-Systems. Ein weiterer Punkt im Anforderungsprofil ist die Optimierung der Prozesse zur temporären Stilllegung von Anlagen aus der Betriebsnutzung, um Wartungs- und Bauarbeiten während des laufenden Flugbetriebs zu planen und durchzuführen.

Das neue System soll zudem schnelle Informationsketten für alle Beteiligten gewährleisten und dass der gesamte Flugbetrieb am Boden mit dem Flughafenbetriebsplan übereinstimmt. Die Erstellung revisionssicherer Berichte für Flugsicherung und Luftfahrtbehörden ist mit der von Frequentis entwickelten Anwendung airportWORKS ebenso gewährleistet.

Die Natur in der Künstlichen Intelligenz

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Forschungsarbeiten zeigen verblüffende Ähnlichkeiten zwischen KI-gestützten Bildmethoden und natürlichen Sehsystemen. In einem Projekt forscht TU Wien zum Thema lernende Objekterkennung von Maschinen.

(red/czaak) Können Maschinen so sehen wie wir - oder wie bringt man einer Maschine bei, Objekte auf Bildern zu erkennen? In den letzten Jahren sind bei diesen Themen enorme Fortschritte gelungen. Mittels neuronaler Netze lassen sich etwa Bilder von Tieren mit sehr hoher Trefferquote der jeweiligen Tierart zuordnen. Dafür nötig ist das Trainieren eines neuronalen Netzes mit Hilfe vieler Beispielbilder und dabei wird das Netz Schritt für Schritt so angepasst, dass es am Ende möglichst präzise die richtigen Antworten liefert.

Mehrere Schichten von Neuronen
Die gebildeten Strukturen oder Mechanismen, die sich dabei im neuronalen Netz entwickeln und final zum Ziel führen, bleibt dabei meist im Dunklen. Ein gemeinsames Team von TU Wien und MIT (USA) unter Leitung von Radu Grosu (TU) und Daniela Rus (MIT) ging nun diesen Fragen nach – und kam zu einem überraschenden Ergebnis: Im künstlichen neuronalen Netz bilden sich Strukturen, die eine verblüffende Ähnlichkeit mit den Strukturen der Nervensysteme von Tieren oder Menschen haben.

„Wir arbeiten mit sogenannten Convolutional Neural Networks – das sind künstliche neuronale Netze, die häufig zur Verarbeitung von Bilddaten verwendet werden“, sagt Zahra Babaiee vom mitarbeitenden Institut für Computer Engineering der TU Wien. Inspiriert wurde das Design dieser Netzwerke von den Nervenzellen-Netzwerken im menschlichen Auge und Gehirn. Hier werden visuelle Eindrücke durch mehrere Schichten von Neuronen verarbeitet. Der aktivierende Impuls erfolgt durch Lichtsignale im Auge und dann werden Signale an die Neuronen der dahinterliegenden Schicht weitergeleitet.

Verblüffende Ähnlichkeit mit biologischen neuronalen Netzen
Bei künstlichen neuronalen Netzen wird dieses Prinzip am Computer digital nachgeahmt: Der gewünschte Input – zum Beispiel ein digitales Bild – wird Pixel für Pixel der ersten Schicht künstlicher neuronaler Netze übergeben. Aus den daraus resultierenden Aktivitäts-Werten der Neuronen in der ersten Schicht ergibt sich die Aktivität der Neuronen aus der nächsten Schicht und jedes der Neuronen der nachfolgenden Schicht verknüpft die Signale der ersten Schicht nach einem bestimmten individuellen Muster bzw. einer Art Formel. Und aus diesem Wert ergibt sich dann die Aktivität des Neurons aus der nächsten Schicht.

„Während man das Netzwerk mit vielen tausend Bildern trainiert, werden diese Filter und andere Parameter laufend angepasst. Der Algorithmus probiert aus, welche Gewichtung der Neuronen aus der vorangegangenen Schicht zum besten Ergebnis führt – und das so lange, bis die Bilder mit möglichst hoher Zuverlässigkeit der richtigen Kategorie zugeordnet werden“, erklärt Zahra Babaiee. „Das macht der Algorithmus automatisch, wir haben keinen direkten Einfluss darauf.“

Evolution bringt gleiche Filter-Funktionen wie bei automatisierten Machine-Learning-Prozessen


Am Ende des Trainings wird analysiert, welche Filter sich auf diese Weise entwickelt haben, und dabei zeigen sich interessante Muster. Die Filter nehmen nicht etwa völlig zufällige Formen an, sondern sie fallen in mehrere Kategorien. Filter sehen dann kreuzförmig aus, oder sie zeigen zwei entgegengesetzte Bereiche – einen, dessen Neuronen das Neuron der nächsten Schicht stark positiv beeinflussen, und einen anderen, dessen Neuronen das Neutron der nächsten Schicht stark negativ beeinflussen.„Das Verblüffende ist, dass genau diese Muster bereits auch in biologischen Nervensystemen beobachtet wurden, etwa bei Affen oder Katzen“, sagt Zahra Babaiee.

Beim Menschen dürfte die Verarbeitung visueller Daten genauso funktionieren. Dass die Evolution dieselben Filter-Funktionen hervorgebracht hat, wie sie auch in einem automatisierten Machine-Learning-Prozess entstehen, ist wohl kein Zufall. „Wenn man weiß, dass sich genau diese Strukturen beim visuellen Lernen immer wieder bilden, dann kann man das im Trainingsprozess bereits berücksichtigen und Machine-Learning-Algorithmen entwickeln, die viel schneller zum gewünschten Ergebnis kommen als bisher“, hofft Zahra Babaiee.

Deutschland versus Österreich beim Thema Arbeitsmarkt

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 Nach Erhöhung des Westbalkan-Kontingents auf 50.000 Personen wird die deutsche Wirtschaft Österreich bald überholen. Es brauche eine rasche Reaktion der Regierung, so die Österreichische Hoteliervereinigung.

(red/cc) Sind deutsche oder EU-Bürger:innen nicht verfügbar, werden offene Stellen mit Menschen besetzt, die arbeiten können und wollen und das betrifft dann Bewerber:innen aus Albanien, Bosnien und Herzegowina, Kosovo, Nordmazedonien, Montenegro und Serbien, so die Sichtweise der Österreichischen Hoteliervereinigung (ÖHV). „Sonst würde die Arbeit nicht gemacht. In der Situation ist Österreich. In Deutschland bleibt weniger Arbeit liegen, wird mehr Wertschöpfung erzielt, werden mehr Steuern und Sozialversicherungsbeiträge eingenommen“, sagt Walter Veit, Präsident der ÖHV.

Noch länger zuschauen würde ein Volksvermögen kosten
Veit verweist auf eine aktuelle Studie von EcoAustria- Studie im Auftrag der ÖHV und die beziffert die volkswirtschaftlichen Verluste durch offene Stellen allein in der Hotellerie mit 1,2 Mrd. Euro: „Und das wird noch steigen, was aber nicht nötig wäre. Das Arbeitsministerium hat ein Konzept für eine österreichische Westbalkanregelung. Die muss umgesetzt werden, bevor alle Arbeitswilligen an unseren offenen Stellen vorbei nach Deutschland gegangen sind“, appelliert Veit an die Österreichische Politik. „Mit 1,4 Kindern pro Frau steuern wir zudem auf ein Arbeitsmarkt- und Pensionsproblem zu. Deutschland hat das erkannt und mit der Westbalkanregelung reagiert“, so Veit, der auch mehr Kinderbetreuungsplätze, höhere Zuverdienstgrenzen oder niedrigere Lohnnebenkosten fordert.

Personalisierte Behandlungsmethode bei Hirntumoren

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Karl Landsteiner Privatuni für Gesundheitswissenschaften setzt auf Künstliche Intelligenz bei Therapie von Gehirntumoren. Lernende Systeme identifizieren genetische Mutationen aus bildgebender Diagnostik.



(red/czaak) Künstliche Intelligenz (KI) und im speziellen Methoden im Bereich des maschinellen Lernens (Machine Learning/ML) können Mutationen in sogenannten primären Hirntumoren (Anm. Gliome) rasch und akkurat diagnostizieren. Das zeigt eine aktuelle Studie der Karl Landsteiner Privatuniversität für Gesundheitswissenschaften (KL Krems). In dieser wurden Daten von physio-metabolischen Magnetresonanz-Bildern zur Identifikation von Mutationen eines Stoffwechselgens mittels ML ausgewertet.

Mutationen des Gens beeinflussen Krankheitsverlauf maßgeblich
Mutationen dieses Gens beeinflussen den Krankheitsverlauf maßgeblich, und eine frühe Diagnose ist entsprechend für die Behandlung wichtig. Die Studie zeigt zudem, dass dem klinischen Routineeinsatz der Methode aktuell jedoch noch uneinheitliche Standards bei der Gewinnung physio-metabolischer Magnetresonanz-Bilder entgegenstehen. Gliome selbst sind die häufigsten Primärtumore des Gehirns. Trotz noch immer schlechter Prognose können personalisierte Therapien den Behandlungserfolg aber bereits maßgeblich verbessern.

Derartige Therapien beruhen auf individuellen Tumordaten, die bei Gliomen aufgrund ihrer Lokalisation im Gehirn nicht leicht verfügbar sind. Bildgebende Verfahren wie Magnetresonanztomographien (MRT) können solche Daten liefern, ihre Auswertung ist jedoch komplex und zeitaufwendig. Das Zentralinstitut für medizinische Radiologie-Diagnostik des Uniklinikums St. Pölten, ein Forschungsstandort der KL Krems, entwickelt daher schon länger Methoden des Machine- und Deep-Learning, um solche Auswertungen zu automatisieren und so in den Routinebetrieb von Kliniken integrieren zu können.

Auswertung und Beurteilung der Daten sind hochkomplex
„Tatsächlich haben Patienten, deren Gliomzellen eine mutierte Form des Gens (Anm. für Isocitratdehydrogenase/IDH) tragen, bessere klinische Aussichten als jene, bei denen die Wildtypform vorliegt“, sagt Andreas Stadlbauer, Medizinphysiker am Zentralinstitut in St. Pölten. „Je früher wir daher über diesen Mutationsstatus Bescheid wissen, desto optimaler können wir die Behandlung individualisieren“, so Stadlbauer. Dabei helfen Unterschiede im Energiestoffwechsel von mutierten bzw. sogenannten Wildtyp-Tumoren. Diese können dank früheren Forschungsarbeiten auch ohne Gewebeproben mittels eines physio-metabolischen MRTs gut erfasst werden.

Auswertung und Beurteilung der Daten sind jedoch hochkomplex sowie zeitraubend und entsprechend schwer in den klinischen Routinebetrieb zu integrieren. In der aktuellen Studie hat nun das Team der KL Krems diese Daten mittels ML-Methoden ausgewertet, um rascher Ergebnisse für entsprechende Therapieschritte zu erhalten. Für eine qualitative Beurteilung der Ergebnisse, wurde in der Studie zunächst auf Daten von 182 Patienten des Universitätsklinikums St. Pölten zurückgegriffen, deren MRT-Daten nach einheitlichen Protokollen erhoben wurden.
 


Ergebnis zeigte eine Präzision von 92 Prozent

„Wir waren sehr erfreut über die Ergebnisse der Beurteilung durch unsere ML-Algorithmen. Das Ergebnis zeigte eine Präzision von rd. 92 Prozent bei der Unterscheidung zwischen Tumoren mit dem Wildtyp-Gen oder der mutierten Form“, betont Andreas Stadlbauer. „Wir verglichen diese Werte dann auch mit ML-Auswertungen von klassischen klinischen MRT-Daten und konnten zeigen, dass die Verwendung von physio-metabolischen MRT-Daten als Grundlage eindeutig bessere Ergebnisse erzielen“, ergänzt Stadlbauer.
 


Bei Anwendung der Methode mit Datensätzen anderer Krankenhäuser erwies sich jedoch die ML-Methode mit klassischen klinischen MRT-Daten erfolgreicher. „Das liegt an der experimentellen Entwicklungsphase. Die Methoden zur Datenerhebung variieren von Krankenhaus zu Krankenhaus und das führt zu Verzerrungen“, erklärt Stadlbauer. Das liege an der Standardisierung, die mit zunehmendem Einsatz sicher kommen wird. Die neue ML-Methode habe sich großartig bewährt. „Sie bietet einen hervorragenden Ansatz, um zukünftig präoperativ den IDH-Mutationsstatus von Gliom-Betroffenen zu erheben und Therapieoptionen zu individualisieren“ unterstreicht Andreas Stadlbauer, Medizinphysiker am Zentralinstitut in St. Pölten.

Das Fundament für nachhaltige Kreislaufwirtschaft

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Umfangreiche ökologische Herausforderungen bedeuten neue Anforderungen wie Chancen via Digitalisierung. CANCOM Austria setzt für Leichtmetallkompetenzzentrum Ranshofen (LKR) eu-weites Vorzeigeprojekt im Bereich digitaler Transformation um.

(Christian Czaak) Die Digitalisierung und Vernetzung von Geschäftsprozessen nimmt weiter zu. Die zugrunde liegenden IT-Systeme müssen entlang von Wertschöpfungsketten abteilungs- wie unternehmensübergreifend verlässlich zu steuern sein. Als Querschnittsmaterie gelten die sichere Verfügbarkeit und das Management der Daten. Verstärkt gefragt bei betrieblichen Digitalisierungsprojekten ist nun auch das Thema Nachhaltigkeit.

Erhöhung Recycling-Anteil an europäischer Gesamtproduktion von Aluminium
Diese Sichtweise hat sich auch in Wissenschaft und Politik als eines der Fundamente der Klimaziele von UN und EU etabliert. Gemäß einer Studie des Weltwirtschaftsforums können digitale Anwendungen die globalen Treibhausemissionen um bis zu 20 Prozent verringern. Fast die Hälfte dieser Einsparungen betreffen dabei nur den Produktionsbereich von Industrie und Mittelstand.

Ein Beispiel für ökologische wie ökonomische Nachhaltigkeit und Kreislaufwirtschaft via Digitalisierung ist das von der EU geförderte Projekt „Recycling Technologies for Circular Aluminium (RecAL)“. Unter der Leitung des Leichtmetallkompetenzzentrums Ranshofen (LKR) vom Austrian Institute of Technology (AIT) soll dabei bis 2050 der Recycling-Anteil an der europäischen Gesamtproduktion von Aluminium auf 50 Prozent gesteigert werden.

Recycling aus Produktionsabfällen birgt enormes Potenzial
Dieses Recycling aus Produktionsabfällen birgt enormes Potenzial und benötigt lediglich fünf Prozent der Energie, die für die Herstellung von Primärmaterial erforderlich ist. Angesichts seiner entscheidenden Rolle bei der globalen Dekarbonisierung, zielt das Projekt RecAL in Einklang mit dem Europäischen Green Deal nun darauf ab, das Potenzial dieses Rohstoffes umweltfreundlich und effizient auszuschöpfen.

Europaweit entwickeln dafür 19 Partnerunternehmen gemeinsam neue Recycling-Technologien für eine kreislauforientierte Aluminiumwirtschaft und CANCOM Austria liefert die dazugehörige Digitaltechnologie. „Wir sehen uns hier als Pionier, der das Potenzial und die Notwendigkeit erkannt hat, eine nachhaltige Metall-Produktion und Aluminium-Wiederverwendung durch Datentransparenz zu ermöglichen“, erläutert Dietmar Wiesinger, Vorstand von CANCOM Austria (ehem. K-Businesscom).

Digitale Plattform und Datenmanagement
Zentrale Basis dieses Projekts ist eine digitale Plattform zur Verfolgung von Aluminium-Recyclaten, die über den ganzen Kontinent hinweg Lieferanten mit Käufern und technologischen Lösungsanbietern verbindet und entsprechend alle Informationen und Aktivitäten bündelt. Sämtliche Beteiligte entlang der gesamten Wertschöpfungskette erhalten dabei alle jeweils benötigten Daten.

Die Bereiche Sicherheit, Verfügbarkeit und das entsprechend exakte Management dieser Daten waren die zentralen Themen im Anforderungsprofil. „Unsere Stärke liegt darin, dass wir sowohl ein starkes Industrienetzwerk als auch die richtige Methodik und jahrelanges Know-how sowie die Architektur, Entwicklung und den Betrieb der Lösung einbringen können“, ergänzt Ivan Mayorov, Executive Board Member der RecAL-Initiative und New Ventures Architect bei CANCOM Austria.