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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