1-Tag Intensiv-Seminar
Anwendungsfälle und Lösungsansätze
Mit dem Einsatz von KI können Sie Ihre Produktion auf vielerlei Weise optimieren. Vereinfachen Sie Ihre Qualitätskontrolle, verbessern Sie Ihre Ausschussraten (Predictive Quality und Predictive Maintenance) und werden Sie frühzeitig auf Anomalien von Maschinen und Anlagen hingewiesen. Sie haben so die Möglichkeit, die Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine noch besser zu managen.
Im Seminar werden die wichtigsten KI-Einsatzszenarien mit Praxisbeispielen entlang des Produktionsprozesses dargestellt und praxisnah veranschaulicht. Erfahren Sie welche Fallstricke die Künstliche Intelligenz aktuell noch im Einsatzbereich der Produktion hat und erhalten Sie einen Ausblick auf zukünftige KI-Technologien.
Buchen Sie die Seminare „KI in der Produktion: Optimierung von Zeit, Kosten und Qualität“ und „KI-gestützte Automatisierung in der Produktion“ zusammen und sparen Sie 10%.
Bitte beachten Sie: Für die Teilnahme am Seminar ist kein eigener ChatGPT-Account erforderlich, es wird jedoch empfohlen, vor Beginn des Seminars einen solchen Account anzulegen, um aktiv mitarbeiten zu können. Hierfür ist der kostenlose ChatGPT-Account, der Zugang zur Version 3.5 bietet, vollkommen ausreichend. Die Einrichtung des Accounts erfolgt auf eigene Verantwortung und setzt die Anerkennung der Nutzungsbedingungen von ChatGPT voraus.
Referent
Professor, Fachexperte und Gutachter
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Prof. Dr. Ricardo Büttner forscht seit 25 Jahren im Bereich KI und hat nach seinen Studienabschlüssen im KI-Schwerpunktprogramm der Deutschen Forschungsgemeinschaft promoviert und im Bereich Data Science habilitiert. Seit 2009 ist er Professor, kennt aber auch die Industriepraxis sehr gut, da er vor seiner wissenschaftlichen Laufbahn 9 Jahre in Leitungsfunktionen bei der BMW AG beschäftigt war.
Kompaktwissen zur effektiven Steuerung der Produktion
Wichtige Werkzeuge für Ihre berufliche Praxis!
Controlling-Systeme und Kennzahlen im digitalen Zeitalter
KI in der Produktion ermöglicht es Unternehmen, ihre Prozesse effizienter zu gestalten, indem sie Muster und Anomalien frühzeitig erkennt und analysiert. Die Optimierung der Produktion durch KI umfasst Bereiche wie Predictive Maintenance zur Wartungsoptimierung, Predictive Quality zur Verbesserung der Produktqualität und die Verringerung der Ausschussraten. Dadurch können Kosten gesenkt, Ausfallzeiten minimiert und die Produktivität gesteigert werden.
KI in der Fertigung findet in verschiedenen Bereichen Anwendung, darunter die Qualitätskontrolle mittels Computer-Vision-Modelle, die durch KI gestützt Fehler in Echtzeit erkennt. Ein weiteres Beispiel ist die Nutzung von Machine Learning für die Optimierung von Wartungsprozessen, um Maschinenstörungen frühzeitig zu identifizieren und Ausfallzeiten zu minimieren. Darüber hinaus unterstützt KI bei der Automatisierung und Optimierung der Produktionsplanung, um den Materialfluss und die Lagerbestände effizient zu steuern.
Eine gezielte KI-Schulung vermittelt Führungskräften und Mitarbeitenden die notwendigen Fähigkeiten und Kenntnisse, um KI-gestützte Technologien erfolgreich in den Produktionsprozess zu integrieren. Teilnehmer lernen, wie sie KI-Lösungen einsetzen können, um Produktionsprozesse zu verbessern, Fehler zu minimieren und die Effizienz zu steigern. Zudem werden die Teilnehmer mit möglichen Herausforderungen vertraut gemacht, die bei der Einführung von KI in der Produktion auftreten können.
Der Einsatz von KI im Produktionsprozess bietet zahlreiche Vorteile. Unternehmen können durch KI-gestützte Systeme ihre Produktionskosten senken, den Energieverbrauch optimieren und die Qualität ihrer Produkte verbessern. Ein weiteres großes Potenzial liegt in der Fähigkeit, durch Predictive Maintenance Wartungszyklen zu optimieren und Maschinenstillstände zu vermeiden. KI unterstützt zudem die Planung und Durchführung von Produktionsabläufen, um Ressourcen effizienter zu nutzen.
Die Implementierung von KI in der Fertigung bringt einige Herausforderungen mit sich. Dazu gehören unzureichende oder unstrukturierte Daten, die für das Training von Machine-Learning-Modellen notwendig sind, sowie die Notwendigkeit eines effektiven Change-Managements, um Akzeptanz bei den Mitarbeitenden zu schaffen. Zusätzlich können Konzepte wie Daten- und Konzeptdrift dazu führen, dass einmal erlernte Muster nicht mehr anwendbar sind, wenn sich die Produktionsumgebung ändert.
KI-gestützte Qualitätskontrolle spielt eine entscheidende Rolle in der Optimierung der Produktion. Mit Hilfe von Computer-Vision und Machine Learning lassen sich Fehler und Anomalien frühzeitig erkennen und automatisch korrigieren. Dies verbessert nicht nur die Produktqualität, sondern reduziert auch die Ausschussraten erheblich. Durch den Einsatz von Predictive Quality kann die KI präzise Vorhersagen über mögliche Qualitätsmängel treffen und entsprechende Maßnahmen vorschlagen.
Predictive Maintenance nutzt KI, um Wartungsbedarfe vorherzusagen, bevor Maschinen ausfallen. Durch die Analyse von Sensordaten können drohende Ausfälle rechtzeitig erkannt und gezielte Wartungsmaßnahmen eingeleitet werden. Dies führt zu einer signifikanten Reduzierung von Ausfallzeiten und trägt zur Optimierung der Produktion bei, indem die Wartungsprozesse besser geplant und durchgeführt werden.
KI-gestützte Systeme können den Energieverbrauch in der Produktion optimieren, indem sie den Betrieb von Maschinen und Anlagen überwachen und anpassen. Durch die Analyse von Energiedaten und die Identifikation ineffizienter Prozesse kann die KI Empfehlungen zur Reduzierung des Energieverbrauchs geben. Dies führt nicht nur zu einer Senkung der Betriebskosten, sondern trägt auch zur Nachhaltigkeit bei.
In einer KI-Schulung für die Produktion spielen Praxisbeispiele eine zentrale Rolle, um die theoretischen Konzepte greifbar zu machen. Anhand realer Anwendungsfälle lernen die Teilnehmer, wie sie KI-gestützte Technologien in ihren eigenen Produktionsumgebungen einsetzen können. Dabei werden typische Herausforderungen sowie Lösungsansätze behandelt, die es den Teilnehmenden ermöglichen, die Potenziale der KI in der Produktion voll auszuschöpfen.
Die Zukunft der KI in der Produktion wird geprägt sein von fortschrittlichen Technologien wie Generative AI und Machine Learning, die es ermöglichen, Produktionsprozesse weiter zu automatisieren und zu optimieren. KI-gestützte Systeme werden in der Lage sein, zunehmend autonom zu agieren, was die Effizienz und Flexibilität der Produktion weiter steigert. Unternehmen, die heute auf KI in der Fertigung setzen, werden langfristig Wettbewerbsvorteile erzielen, indem sie schneller auf Veränderungen reagieren und ihre Produktion kontinuierlich verbessern.
