Schnell erklärt

Dr. Jochen Schlick erklärt die Inhalte des Seminars in aller Kürze

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WORUM ES GEHT:

Künstliche Intelligenz und Machine Learning sind Technologien, die sich im Privat-
leben mehr und mehr ausbreiten. Studien zufolge fehlt es den meisten Unternehmen jedoch an der Vorstellungskraft, diese Algorithmen auch im täglichen Geschäftsumfeld einzusetzen. Eine sehr gut geeignete Anwendung der Technologien ist die Performancesteigerung von automatisierten und teilautomatisierten Anlagen in der Produktion. Algorithmen können z. B. Abläufe beobachten, sie segmentieren und korrelieren. Doch wie erfasst man diese Informationen? Welche Datenbestände aus dem Produktionsumfeld sind für eine Big-Data-Auswertung geeignet, und was sind exemplarische Fragestellungen, die sich durch KI und ML beantworten lassen? Wo hört der Algorithmus auf und wo fängt der durch Menschen getriebene Prozess an?

WAS SIE ERWARTET:

In diesem zweitägigen Seminar vermitteln wir Ihnen am Beispiel der Produktivitätssteigerung bei automatisierten Anlagen, wie Machine Learning sinnvoll angewendet werden kann. Grundlegende Lern-Algorithmen und Verfahren wie Klassifikation,
Regression, Clustering und Reinforcement Learning werden vorgestellt und an indus-
triellen Fallbeispielen illustriert. Die Kombination dieser Verfahren führt dann zum Beispiel der Produktivitätssteigerung. Die Vorgehensweise und die Anwendung dieses Tools werden demonstriert und erläutert. In einem Ausblick werden die Möglichkeiten und Grenzen der Anwendung von Machine-Learning-Algorithmen im Produktions-
kontext erörtert und aktuelle Herausforderungen, wie z. B. die Auswirkungen von schlechter Datenqualität, verdeutlicht.


KÜNSTLICHE INTELLIGENZ UND MACHINE LEARNING

Anwendung zur Produktivitätssteigerung in der Produktion

BASICS DER ALGORITHMEN

Grundlegende Prinzipien des Machine Learnings: Was kann man wie aus
Daten lernen? Was steckt hinter den grundlegenden Algorithmen, wofür sind sie anwendbar und wofür nicht?

PERFORMANCESTEIGERUNG AUTOMATISIERTER ANLAGEN

Demonstration einer Kombination der grundlegenden Algorithmen

DATENQUALITÄT

Welche Anforderungen stellen die Algorithmen an die Qualität der Daten, welche Daten sind geeignet, welche eher nicht, wie beurteilt man Datenqualität?

MÖGLICHKEITEN UND GRENZEN

Wo stecken die typischen Anwendungen in der Produktion und wie kann man sie angehen?


Teilnehmerkreis

Fachkräfte, Führungskräfte der mittleren Führungsebene, Geschäftsführer aus den Bereichen Produktion, IT

Sprache

Deutsch

2 Credits

im Rahmen der Ausbildung zum Digital Executive



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