Interdisziplinär, kollaborativ, inklusiv: Erfolgreiche Teams im Smart Farming

Die Entwicklung innovativer Smart-Farming-Services basierend auf Data Analytics und Machine Learning ist herausfordernd, nicht zuletzt aufgrund der Tatsache, dass die moderne Landwirtschaft, entgegen der landläufigen Meinung, eine hochkomplexe Anwendungsdomäne ist.

Entscheidend für die Entwicklung von Services mit echtem Kundennutzen und in einer Qualität, die vom Landwirt akzeptiert werden kann, ist die reibungslose Zusammenarbeit vieler Experten mit stark unterschiedlichem fachlichem Hintergrund.

In diesem Vortrag werden wir Best Practices, Lessons Learned und das Kollaborationstooling unserer interdisziplinären und agilen Teams vorstellen.

Vorkenntnisse

Interesse an Smart Farming, Design Thinking und Agiler Produktentwicklung

Lernziele

• Erfolgreiche Zusammenarbeit in stark interdisziplinären Teams, die dem Kunden einen Mehrwert über datengetriebene Services und Lösungen bieten wollen.
• Wissensverbreitung im Zusammenhang mit Datenquellen und Data-Science-Lösungen im Team und der Organisation fördern.
• Zielgerichtete und nutzerorientierte Vorgehensweise bei der Analyse von datengetriebenen Anforderungen etablieren.

 

Speaker

 

Susanne Braun
Susanne Braun ist Projektleiterin am Fraunhofer IESE und verantwortet dort schwerpunktmäßig Projekte, die sich mit der Entwicklung von Digitalen Ökosystemen beschäftigen. So begleitet sie seit vielen Jahren Kundenprojekte im Smart-Farming-Umfeld. Sie ist Sprecherin auf zahlreichen Forschungs- und Praktiker-Konferenzen und Mitglied im Programmkomitee der Entwickler-Konferenz JavaLand.

Markus Schweitzer
Markus Schweitzer ist Software Engineer am John Deere European Technology Innovation Center in Kaiserslautern und arbeitet dort im Bereich Advanced Software Engineering an der Softwarearchitektur von Innovationsthemen rund um Precision Farming.

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