Maschinelles Lernen in der Produktion

Beschreibung

Jede Branche hat ihre eigenen Anforderungen an die Anwendung von künstlicher Intelligenz. So unterscheiden sich die Methoden teils grundlegend ebenso wie die Datenbeschaffung und die Datenqualität. Der gesamte Workflow muss an die Problemstellung angepasst werden.

Aufbauend auf das Seminar „Grundlagen der künstlichen Intelligenz“ werden bestimmte dort eingeführte Methoden erweitert und in kleinen Demonstrationen vertieft. Zudem wird ein Schwerpunkt auf spezielle Anwendungen der KI im Produktionsumfeld gelegt und erfolgreiche Projekte dargestellt. Auch die Anbindung an Produktionsanlagen steht in Vordergrund.

Ziel der Weiterbildung

Teilnehmer des Seminars sollen gelernte Inhalte selbstständig oder mit Hilfe von Fachexperten anwenden können.
Führungskräfte sind anschließend in der Lage, zu beurteilen, ob KI-basierte Methoden für die jeweiligen Anwendungsfälle in Frage kommen bzw. können Fachgruppen entsprechend betreuen.

Teilnehmer:innenkreis

Das Seminar richtet sich an alle, Ingenieure, Elektrotechniker, Informatiker, Mathematiker und verwandte Fachrichtungen in den Rollen Entwickler, Architekt oder fachliche Führungskraft.

Inhalte

Dienstag, 29. und Mittwoch, 30. November 2022
9.00 bis 12.15 und 13.15 bis 16.30 Uhr

1. Anwendungsfälle
> Beispiele für KI im Produktionsumfeld
> Ähnlichkeiten zu anderen Anwendungsfeldern

2. Vertiefung relevanter Machine-Learning Algorithmen
> statistische Grundlagen
> Supervised Learning
> Unsupervised Learning
> Reinforced Learning

3. Neuronale Netze
> mathematische Grundlagen
> Zeitreihen
> Demo

4. Systemtheorie
> Analogien zur klassischen Regelungstechnik
> Modellierung von physikalischen Systemen
> Anwendungen in der Systemtheorie
> Projektbeispiele

5. Daten
> Datenqualität
> Datenvorverarbeitung
> Data Lakes
> intelligente Nutzung von Vorwissen

6. Anbindung an Produktionssysteme
> Architektur von modernen Produktionsanlagen
> Retrofit von analogen Maschinenumgebungen
> Edge-Computing
> Cloud-Computing
> Anbindung an ERP-Systeme

7. Kommunikationssysteme
> industrielle Bussysteme
> Standard-Protokolle auf verschiedenen Ebenen
>> OPC-UA mit den verschiedenen Modellen
>> MQTT

8. Anwendungen in der Produktion
> Predictive Maintenance
> Prozessoptimierung
> Digital Twin
> Energieüberwachung

9. KI in sicherheitskritischen Umgebungen
> Richtlinien
> Vertrauen
> Methoden

Referent:innen

Dr.-Ing. Stefan Schwarzkopf
Dr. Stefan Schwarzkopf hat an der Universität Stuttgart Technische Kybernetik studiert. Schwerpunkte des Studiums waren angewandte Mathematik, Regelungstechnik, Simulationstechnik und Verfahrenstechnik. Als Diplom-Ingenieur wechselte er an das Max-Planck-Institut in Magdeburg, an der er als Wissenschaftlicher Mitarbeiter im Bereich der Systemdynamik sowie Regelungstechnik forschte und dozierte. An der Universität Magdeburg promoviert er auf dem Gebiet der chemischen Verfahrenstechnik. Mit dem Wechsel in die Wirtschaft in verschiedenen leitenden Funktionen und später als Geschäftsführer übernimmt er Verantwortung für Steuergeräte Soft- und Hardwareentwicklung, Modellbasierte Softwareentwicklung sowie Testing und Testautomatisierung. Seit Anfang 2020 begleitet er mit der 42 as a Service GmbH Unternehmen bei ihren Digitalisierungsvorhaben mit dem Fokus Künstliche Intelligenz. Die fachlichen Schwerpunkte sind: IoT/Connectivity, Elektromobilität, Funktionale Sicherheit und Datensicherheit (Safety & Security), Künstliche Intelligenz.,

Termine & Preise

Extras
Die Teilnahmegebühr beinhaltet ausführliche Seminarunterlagen und bei Teilnahme vor Ort Verpflegung.

Die Teilnehmerzahl ist begrenzt, um den optimalen Lernerfolg zu garantieren.

Kosten
Die Kosten betragen pro Teilnehmer EUR 1.240,00(MwSt.-frei), inklusive aller Extras.

Fördermöglichkeiten
weniger bezahlen – so geht´s