Prozessregelung und Prognosen mit künstlicher Intelligenz
Vielen Unternehmen sind durch kostspielige Nacharbeiten, teure Stillstandzeiten ihrer Anlagen oder mit Ausschuss belastet.
All das kann durch gezielte Analysen vorhergesehen und dadurch vermieden werden.
Die relevanten Daten in Verbindung mit den geeigneten Methoden werden auf der Basis einer FESTO Lernfabrik in diesem Kurs vermittelt und instabile Prozesse stabilisiert.
Statistische Prozessregelung (SPC) und künstliche Intelligenz (erweiterte Prozessregelung) ermöglichen diese Vorhersagen, um damit den Einsatz von Produktionsmitteln effektiver und effizienter zu gestalten.
Durch die Dynamisierung von Wartungsplänen (z.B. Vorhersage von Werkzeugbruch) und den effektiveren Einsatz von Prüfmitteln wird die Anlagenverfügbarkeit gesteigert.
All das kann durch gezielte Analysen vorhergesehen und dadurch vermieden werden.
Die relevanten Daten in Verbindung mit den geeigneten Methoden werden auf der Basis einer FESTO Lernfabrik in diesem Kurs vermittelt und instabile Prozesse stabilisiert.
Statistische Prozessregelung (SPC) und künstliche Intelligenz (erweiterte Prozessregelung) ermöglichen diese Vorhersagen, um damit den Einsatz von Produktionsmitteln effektiver und effizienter zu gestalten.
Durch die Dynamisierung von Wartungsplänen (z.B. Vorhersage von Werkzeugbruch) und den effektiveren Einsatz von Prüfmitteln wird die Anlagenverfügbarkeit gesteigert.
Dauer:
25 StundenKosten:
€ 2.079,00 inkl. 10% MwSt.Aktuell sind leider keine Termine verfügbar.
Gerne informieren wir Sie sobald ein neuer Kurstermin angeboten wird.JA, bitte informieren Sie mich über neue Kurstermine
Möglicherweise können wir Ihnen auch eine Alternative zu diesem Kurs anbieten –
rufen Sie uns einfach unter 05 78 78 an.
Wir beraten Sie gerne!
Inhalt:
- Erweiterte Prozessregelung und deren Verortung auf der Ebenen von Einzelprozessen, Gesamtprozessen und in der Instandhaltung.
- Künstliche Intelligenz und die Verortung von maschinellem Lernen als Teil dieses Fachgebietes.
- Konkrete Methoden für individuelle Problem-Lösungen durch KI in Ihrem Produktionsumfeld
- Datenquellen und maschinelles Lernen bei der Nutzung von R-Studio.
- Die Bedeutung der Datenqualität für den effektiven Einsatz von maschinellem Lernen.
- Grenze des maschinellen Lernens im Kontext ihres Einsatzes in der Produktion.
- Auswertungen im R-Studio
Lernziele:
Die Teilnehmenden- kennen die konkreten Ansätze zum Einsatz von maschinellem Lernen auf der Ebene von Einzelprozessen, Gesamtprozessen und für die Instandhaltung.
- können R-Studio selbständig zur Entwicklung von einfachen Modellen der erweiterten Prozessregelung einsetzen.
- sind sich der Bedeutung der Qualität von Produktionsdaten für die erweiterte Prozessregelung bewusst.
- kennen die Grenzen von maschinellem Lernen für den Einsatz in der Produktion.
Zielgruppe:
Prozessingenieur*innen, produktionsnahe Informatiker*innenVoraussetzungen:
- Kenntnisse über Produktionsabläufe
- Kenntnisse über SPC wünschenswert
- Grundlegende Programmierkenntnisse
- Grundlegende Kenntnisse in Statistik
- Abschluss Datenqualität in der Produktion
Abschluss:
KursbesuchsbestätigungTrainer:
- Roland Willmann, Professor für Industrial Management an der FH Kärnten