Methoden zum Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Produktion – Darmstadt
Produktionsprozesse werden immer komplexer. Das stellt auch die Prozessanalyse stetig vor neue Herausforderungen. Machine Learning kann dabei helfen, aus komplexen Daten nutzbares Prozesswissen zu gewinnen. Der Workshop erläutert die Umsetzung für produzierende Unternehmen.
Termindetails
- Mittwoch, 7. Juni
- 13:00 – 16:30 Uhr
- Technische Universität Darmstadt
Prozesslernfabrik CiP (Gebäude L1 | 07 206)
Jovanka-Bontschits-Str. 10
64287 Darmstadt
Dozenten
- M. Sc. Christian Kubik
- M. Sc. Marco Becker
Lernziele
- Potenziale von maschinellen Lernverfahren für produzierende Unternehmen erkennen
- Handling von großen Datenmengen als Grundlage einer erfolgreichen Umsetzung maschineller Lernverfahren und Integration maschineller Lernverfahren in einem ganzheitlichen Überwachungsansatz verstehen
- Praktische Herausforderungen bei der Umsetzung eines ganzheitlichen Überwachungsansatzes auf Basis maschineller Lernverfahren sammeln
Zielgruppe
- Konstrukteure, Werkzeugbauer, Produktionsleiter, Vorarbeiter, die sich mit Planung, Einrichtung oder dem Betrieb von Produktionsprozessen (sowohl Einzelteilfertigung von Produkten als auch die Fertigung in Klein– und Großserien) beschäftigen. Außerdem Daten-Analysten / Data Scientists, die sich mit der Nutzung von Daten im produktionstechnischen Umfeld beschäftigen.
Vorkenntnisse
Grundlegendes Verständnis für Produktionsthemen