Seminar

Digitale Transformation und KI in der Kunststofftechnik

Veranstaltungsnummer: 03SE106

Mit Teilnahmebescheinigung

  • Smarte Zellenvernetzung - Datenzusammenführung als Schlüssel für den KI-Einsatz
  • Operational Excellence - Daten intelligent nutzen
  • KI Einsatz im Mittelstand: Leistungspotenziale für Prozesstransparenz und automatisierte Regelung
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Kommende Termine:

27. – 28. November 2024
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Das Seminar beschäftigt sich mit den Möglichkeiten und technischen Umsetzungen von KI-Anwendungen in der Fertigung. Sie lernen, vorhandene Daten aus Maschinen, Prozessen und Produktqualitäten effizient zu nutzen. KI verspricht Muster in Daten zu erkennen, die von Maschinen und Sensoren generiert werden, um Prozesse nachhaltig zu optimieren und teure Stillstände sowie Ausschuss zu vermeiden. Die erreichbare Automatisierung führt zu einer höheren Produktqualität, optimierter Prozesseffizienz und letztendlich zu wettbewerbsfähigeren Unternehmen.

Doch welche Anwendungsfälle gibt es und welche Technologien werden benötigt und warum? Die Antwort darauf ist vielschichtig. Wenn es darum geht, den richtigen Zugang zu den benötigten Daten zu gewährleisten, spielen Schnittstellen und Plattformen eine wesentliche Rolle. Standardisierte Schnittstellen sind von großer Bedeutung, da sie eine reibungslose Kommunikation zwischen verschiedenen Komponenten und Geräten ermöglichen.

Die richtige Hardware ist ebenfalls unerlässlich, um eine nahtlose Integration in die IT-Landschaft zu gewährleisten. Die Erfassung von Daten aus bestehenden Anlagen, die auch als Brownfield-Anlagen bezeichnet werden, steht im Fokus des Seminars. Hierbei handelt es sich um bereits existierende Anlagen, die oft ältere Technologien verwenden. Um eine reibungslose Integration mit modernen Datenerfassungssystemen zu gewährleisten, werden Möglichkeiten zur Anpassung von Schnittstellen und die Nutzung von Brückentechnologien vorgestellt. Am Vergleich zwischen Big Data und konventioneller Datenhaltung wird deutlich gemacht, welche Auswirkungen die Wahl von Plattform und Schnittstelle bei der Verarbeitung großer und komplexer Datensätze hat.

Anhand von Beispielprojekten und praxisnahen Übungen für die Bereiche Qualitätssicherung, Produktion und Instandhaltung erfahren Sie, wie Sie Ihre Maschinen-, Prozess und Qualitätsdaten nutzen können, um KI einzusetzen, ohne vorhandene Systeme grundlegend zu verändern. Dabei wird ein durchgehender Referenzfall vorgestellt, anhand dessen die Entwicklung, Integration und Wartung von KI-Modellen methodisch eingeführt wird. Dies umfasst zudem eine Einführung in die Datenanalyse sowie grundlegende Konzepte des maschinellen Lernens. Weitere Schwerpunkte liegen auf dem Feature Engineering für überwachtes KI-Training, der Präsentation von Modell-Teaching für Klassifikation und Regression sowie dem Modelleinbau und der Modellautomatisierung mittels verschiedener Schnittstellen und Plattformen.

Die im Seminar behandelten Anwendungsfälle reichen von der Echtzeitüberwachung von Anlagen und Prozessen, was zu einer proaktiven Wartung und optimierten Betriebsabläufen führt, bis hin zu KI-gestützten Anfahrprozessen zur Reduzierung von Kunststoffabfällen und den verstärkten Einsatz von recycelten Materialien. Als Szenario dient ein Produktionsstandort der Kunststoffindustrie. Verdeutlicht werden die wichtige Rolle von Stakeholdern, Datenintegration und technischer Expertise für den Erfolg solcher Projekte. Eine Rentabilitätsvorschau anhand von Szenarien ermöglicht es, potenzielle finanzielle Auswirkungen abzuschätzen. Sie lernen die richtigen Leistungskennzahlen zu erheben und zu dokumentieren, um den Erfolg der digitaler Initiativen zu messen.

Top-Themen

  • Smarte Zellenvernetzung - Datenzusammenführung als Schlüssel für den KI-Einsatz
  • Operational Excellence - Daten intelligent nutzen
  • KI Einsatz im Mittelstand: Leistungspotenziale für Prozesstransparenz und automatisierte Regelung
  • Anomaliedetektion verhindert Ausschuss und Stillstand
  • Maschinendatenerfassung und Retrofit - wie mache ich meinen Maschinenpark fit für die Digitalisierung?
  • Integration von KI-Lösungen in Fertigungslinien: Beispiele für Predictive Analytics in der Kunststoffverarbeitung

Wie Künstliche Intelligenz Ihnen hilft, Ihre Fertigung zu optimieren

Das lernen Sie in diesem Seminar

1.Tag: 10:00 bis ca. 18:00 Uhr

2.Tag: 08:30 bis ca. 16:00 Uhr

Die Welt der Daten

  • Digitalisierung und Industrie 4.0: Wer braucht was und warum?
  • Warum geht der Trend hin zur KI-basierten Einstelldatensatz-
    verwaltung?
  • Trends und Leitthemen für die Prozessindustrie
  • Wie kann die kunststoffverarbeitende Industrie die EU-Kunststoffstrategie umsetzen?
  • Innovationsbarrieren in der Industrie aus theoretischer Sicht und aus IT-Sicht
  • Plattformen: Der richtige Zugang zu den Daten

Schnittstellen und Plattformen

  • Typische Standardschnittstellen, erforderliche Hardware
  • Unspezifische Plattformen / branchenspezifische Bündel
  • End-to-End-Lösungen als Non plus ultra
  • Big Data vs. konventionelle Datenhaltung
  • Möglichkeiten zur Erfassung der Daten im Bestand
    (Brown- field-Anlagen)
  • Typische Standard-Schnittstellen / erforderliche Hardware etc.
  • Prozessketten übergreifende Datenzusammenführung aus
    Prozess, Peripherie, Material, Qualität und Umgebungs-
    bedingungen

KI in Practice: Methodische Einführung am Beispielfall aus der Kunststoffindustrie

  • Vorstellung des durchgehenden Referenzfalls
  • Analytic Pipelines: Entwicklung, Einbau und Pflege von Modellen
  • Einführung in die Datenanalyse und Grundbegriffe des
    maschinellen Lernens (ML)
  • Vorstellung eines Feature Engineerings für überwachtes
    KI-Training
  • Vorstellung eines Modell-Teachings zur Klassifikation und Regression
  • Modelleinbau und Modellautomatisierung: Schnittstellen und Plattformen

Teilnehmer-Übung: KI in der Praxis

  • Entwicklung eines Referenzbeispiels: Standort, Produkte,
    Technologien und Datenquellen
  • Spezifikation der Stakeholder im KI Projekt
  • Beschreibung der Anwendungsfälle und User Stories
  • Welche Datenquellen können vorliegen?
  • Wer ist wofür zuständig? Zugang zu den Daten herstellen
  • Technische Machbarkeitsuntersuchung zur Abschätzung des Entwicklungsrisikos
  • Rentabilitätsrechnung für Anwendungsfälle für Einzellinien und Gesamtstandort

Praxisübung und Diskussion von Soll-Prozessen mit KI

Best Practice I: Globaler Anwendungsfall

  • Datenerfassung und -analyse in mehrstufigen Prozessketten
  • Best-Practice II: Vorstellung eines Digitalisierungsprojekts
  • Ist- vs. Soll-Darstellung
  • Entwicklungsschwierigkeiten
  • Erwartungen und Nutzenbewertung
  • Nutzer*innenakzeptanz und Schlussfolgerungen
Diskussion

Rentabilität und Wirtschaftlichkeit

  • Kosten der Digitalisierung – was muss sein, was nicht?
  • Vorgehen zur Auswahl wirtschaftlich attraktiver Lösungen
  • Rentabilitätsvorschau an Beispielszenarien
  • Erhebung und Dokumentation von Leistungskennzahlen
  • Worauf muss man achten, wenn man einen Anbieter sucht?

Wege in die Implementierung

  • Was muss für ein KI-Projekt erarbeitet werden?
  • Aufwand, Aufgaben für den Betrieb, Unterhalt einer KI-Lösung
  • Wartung und Machbarkeit
Interview und Diskussion

Live-Demonstration der KI

  • Informationstechnischer Zugang
  • Demonstration explorative Datenanalyse (EDA)
  • Demonstration Automatisierung

Praxisübung und Modellbildung

Ausblick

  • Zusammenfassung der Lernziele
  • Auswertung der Ergebnisse
  • Abschlussdiskussion

Zielgruppe

  • Das Seminar richtet sich an Fach- und Führungskräfte aus allen Branchen der produzierenden Industrie, aus folgenden Bereichen:
  • Produktion und Entwicklung
  • Automatisierung
  • Produktionsplanung und Technik
  • Strategische Fertigungsplanung

Ihr Coach

Dr. Martin Juhrisch, Geschäftsführer Organisation und Vertrieb, Symate GmbH, Dresden

Dr. Martin Juhrisch ist promovierter Wirtschaftsinformatiker sowie erfahrener Softwareentwickler und seit 2012 Geschäftsführer der Symate GmbH. Bis zur Gründung von Symate leitete Dr. Juhrisch das „Exist-Forschungstransfer Tec-In“ am Institut für Steuerungstechnik der TU Dresden und arbeitete beim DFG-Projekt „MIRO“ an der Universität Münster. Dr. Juhrisch setzt sich mit großem Engagement für eine intelligente Nutzung vorhandener Daten aus der industriellen Produktion ein.

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