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Schulungsübersicht

Einführung in KI in der Qualitätskontrolle

  • Überblick über KI in Fertigungsqualitätsprozessen
  • Anwendungen bei Inspektion, Fehlererkennung und Compliance
  • Vorteile und Grenzen von KI-gestützter QA

Sammlung und Vorbereitung von Qualitätsdaten

  • Arten von in QA verwendeten Daten (Bilder, Sensoren, Produktionsprotokolle)
  • Beschriftung visueller Datensätze mit LabelImg
  • Datenspeicherung und Struktur für das Training von Modellen

Einführung in Computer Vision für QA

  • Grundlagen der Bildverarbeitung mit OpenCV
  • Vorfertigungstechniken für industrielle Bilder
  • Extraktion visueller Merkmale zur Analyse

Maschinelles Lernen für Anomalieerkennung

  • Training einfacher Klassifizierer zur Fehlererkennung
  • Einsatz von Faltungsnetzwerken (CNNs)
  • Unüberwachtes Lernen zur Anomalieidentifikation

Ausfallprognose mit KI-Modellen

  • Einführung in Regressionstechniken
  • Aufbau von Modellen zur Vorhersage des Produktionsausfalls
  • Bewertung und Verbesserung der Prognosegenauigkeit

Integration von KI mit Produktionssystemen

  • Bereitstellungsoptionen für Inspektionsmodelle
  • Edge AI gegenüber cloudbasierter Analyse
  • Automatisierung von Alarmen und Qualitätsberichten

Praktische Fallstudie und Abschlussprojekt

  • Entwicklung eines end-to-End-KI-Inspektionsprototyps
  • Training und Testen mit Beispiel-QA-Datensätzen
  • Präsentation einer funktionsfähigen Qualitätskontrolle-Lösung

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundverständnis grundlegender Herstellungs- oder QA-Prozesse
  • Vertrautheit mit Tabellenkalkulationen oder digitalen Berichtsformularen
  • Interesse an datengestützten Qualitätskontrollmethoden

Zielgruppe

  • Qualitätssicherungsexperte
  • Produktionsleiter
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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