Daten- und KI-basierte Zustandsüberwachung von Produktionsanlagen - Darmstadt

Die­ses Semi­nar erläu­tert die Zusam­men­hänge, Hin­ter­gründe und Her­an­ge­hens­wei­sen digi­ta­ler Zustands­über­wa­chung von Maschi­nen und Anla­gen im Kon­text der indus­tri­el­len Pro­duk­tion. Dabei kon­zen­trie­ren wir uns ins­be­son­dere auf die Schwin­gungs­er­fas­sung und -aus­wer­tung, den Ein­satz von KI-Methoden zur Zustands­er­ken­nung sowie den sys­te­ma­ti­schen metho­di­schen Ent­wurf von Zustands­über­wa­chungs­sys­te­men.

The­men

  • Digi­ta­li­sie­rung und Bedarf, Hin­ter­gründe und Trends zur Zustands­über­wa­chung
  • Schwin­gungs­re­duk­tion und Vibra­ti­ons­kon­trolle
  • Poten­tiale von Pro­duk­ten mit inte­grier­tem Moni­to­ring
  • Grund­be­griffe und Ansätze für das Moni­to­ring von Pro­duk­ten
  • Unter­schei­dung von Big- und Smart-Data Metho­den
  • Erläu­te­rung der Rele­vanz und Poten­tiale einer maschi­nen­in­te­grier­ten und einer Cloud-Lösung für soft­ware­b­a­sierte Dienst­leis­tun­gen
  • Vor­stel­lung und Erläu­te­rung von selbst-lernenden Algo­rith­men für eine Maschinen- und Pro­zess­op­ti­mie­rung

 

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