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Schulungsübersicht
Einführung in KI in der Fertigung
- Trends im Smart Manufacturing und in Industrie 4.0
- Überblick über KI-Anwendungsfälle in der Prozessführung
- Wichtige Leistungskennzahlen (KPIs)
Datenerfassung und -aufbereitung
- Quellen für Fertigungsdaten (Sensoren, SPS, MES)
- Bereinigung und Formatierung von Zeitreihendaten
- Verwendung von Pandas und Jupyter für die Vorverarbeitung
Deskriptive und diagnostische Analytik
- Datenexploration und Visualisierung
- Korrelationsanalyse und Identifikation der Ursachen
- Anpassen von Dashboards mit Power BI
Maschinelles Lernen zur Prozessoptimierung
- Überwachtes und unüberwachtes Lernen
- Clustering zur Mustererkennung
- Regression und Klassifikation für die Vorhersage
KI für prädiktive Instandhaltung und Qualität
- Anomalieerkennung und prädiktive Warnungen
- Modelle zur Vorhersage von Ausfällen
- Verbesserung der Produktqualität durch Modell-Erkenntnisse
Echtzeit-Analytik und Rückkopplungsschleifen
- Streaming-Daten und Echtzeitverarbeitung
- Integration in SCADA/MES-Systeme
- Rückmeldungen für automatische Prozessanpassungen
Fallstudie und Abschlussprojekt
- Praxisnahe Analyse realer Datensätze
- Entwicklung und Validierung eines Optimierungsmodells
- Abschlusspräsentation des KI-gestützten Verbesserungsplans
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis von Fertigungsprozessen oder Operations Management
- Erfahrung mit Datenanalyse oder Excel-basiertem Reporting
- Grundlegende Vertrautheit mit Programmierung oder Scripting
Zielgruppe
- Prozessingenieure
- Werksleiter und Betriebsleiter
- Lean Six Sigma Professionals
21 Stunden
