Programm

Anhand einer Case-Präsentation wird die Umsetzung einer IOT-Anwendung diskutiert. Saim Rolf gewährt in seinem Vortrag Einblicke in das Vorgehen und in das Ergebnis der Anwendung.

Floatility wurde 2013 in Hamburg gegründet und war das erste Unternehmen auf dem Markt, das das Potenzial erkannte, und entwickelte bewusst den Elektroroller „e-floater“ für das Sharing-Geschäft. Dank seines speziellen Designs mit drei Rädern und innovativen Materialien ist der e-floater selbstbalancierend und bietet den Nutzern eine bequeme und coole Möglichkeit, innerhalb ihrer Stadt von A nach B zu floaten. Der Ansatz der e-floater Lösung besteht darin, mit einem Designerprodukt den effizientesten und nachhaltigsten Netzwerkbetrieb zu gewährleisten. Erlebe den weltweit ersten autonomen e-scooter im Einsatz. Floating is awesome!

ARI Motors GmbH
Arweave
Citkar
Deevio GmbH
FLÜGELaeronautics
M2MGo
MPSI Technologies GmbH
roometric GmbH
Senorics
Tracks GmbH

6 Erfolgsfaktoren im Internet der Dinge

In ihrem Lebenszyklus, von der Seed-Phase bis hin zum IPO, begegnen Startups verschiedene Herausforderungen, die adressiert und gelöst werden müssen. Insbesondere der Zugang zu Wissen, zu Kunden und zu Fundraising spielt dabei eine entscheidende Rolle und kann oft nur mit sehr viel Mühe erreicht werden. Doch wie kann sich dieser Zugang einfacher gestalten? Was haben Startups während ihres Wachstums zu beachten? Diese und weitere Startup-relevanten Themen werden im Rahmen des Vortrags behandelt.

Inherent dezentrale, komplexe IoT Ökosysteme wie Smart Factories benötigen eine Multi-Service-Infrastruktur, um dynamisch und ad-hoc anpassbar zu bleiben. In diesem Talk wird Diana Rees aktuelle Herausforderungen von statischen Infrastrukturen darstellen und zeigen, wie DLT (Blockchain) sowohl Machine-to-Machine als auch System-to-System Prozesse automatisieren kann.

Even today insurance companies have no insight into what’s going on with the cargo they insure; with the lack of real-time data they have very limited means to model the risk dynamically. During our deep dive we will talk about the challenges industry is facing and give a couple of practical examples on how Machine Learning can solve a challenge in this particular domian.