Qualifizierung: Maschinelle Lernverfahren in Produktion und Qualität

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Datum/Zeit
Date(s) - 10.09.2018 - 24.05.2019
Ganztägig

Veranstaltungsort


Qualifizierungskonzept “Machine Learning @ Operations”

Maschinelle Lernverfahren für spezifische Anwendungsfälle in Produktion und Qualität

Die Digitalisierung birgt große Potenziale zur Steigerung der Ressourceneffizienz industrieller Produktionsprozesse. Durch Technologien im Kontext von Industrie 4.0 können produktionsnahe Daten kurzzyklisch erfasst und aggregiert werden. In Anbetracht der dadurch zunehmenden Datenkomplexität und des Datenvolumens entsteht jedoch zugleich die Herausforderung, diese Datenmengen zielgerichtet zu analysieren und zu interpretieren, um einen konkreten Mehrwert für den eigenen Betrieb abzuleiten.

Der Lehrstuhl für Ressourcen- und Energieeffiziente Produktionsmaschinen hat es sich deshalb zusammen mit dem Lehrstuhl für Maschinelles Lernen und Datenanalytik zur Aufgabe gemacht, ein anwendungsorientiertes Qualifizierungskonzept für den Einsatz von Maschinellem Lernen (ML) für die Produktionsdatenanalyse zu entwickeln.

ML ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz und dient zur Mustererkennung in Daten bzw. zur Segmentierung von Daten zur weiteren Bearbeitung. Anhand von Beispieldaten erlernt ein künstliches System Gesetzmäßigkeiten und Muster und ist nach der Lernphase in der Lage, auch unbekannte Daten zu beurteilen. Ein typischer Anwendungsbereich aus dem Produktionsumfeld ist die vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance).

Das Qualifizierungskonzept gliedert sich in die Pfade Produktion und Qualität, welche aus jeweils fünf Modulen bestehen. Je nach gewählten Pfad, werden in den Modulen die Kompetenzen anhand von typischen realen Anwendungsfällen aus den Bereichen Produktion bzw. Qualität vermittelt. Hierdurch wird ein hoher Anwendungsbezug sichergestellt.

Detailliertere Informationen und die Anmeldung hinsichtlich des genannten Qualifizierungskonzeptes finden Sie auf unserer Homepage!

Von | 2018-04-25T09:47:19+00:00 10.09.2018|0 Kommentare

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