Spezialtag

Künstliche Intelligenz im Spritzguss: Connectivity, Hardware, Plattformen und Methoden | VDI-Spezialtag

Veranstaltungsnummer: 03ST110

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Vom Pilotprojekt zur Lösung für die gesamte Fabrik

Der Workshop beschäftigt sich mit dem Thema Industrie 4.0 und Künstlicher Intelligenz (KI) in der Kunststoffindustrie. Anhand von Beispielprojekten und praxisnahen Übungen für den Bereich des Spritzgießens erfahren Sie, wie Sie Ihre Maschinen-, Prozess und Qualitätsdaten nutzen können, ohne vorhandene Systeme grundlegend zu verändern. Wir diskutieren Wege zur nachhaltigen Optimierung von Prozessen und – damit verbunden - zur Steigerung der Qualität bei gleichzeitig sinkenden Kosten. Sie lernen, dass oftmals schon kleine Pilotprojekte ausreichen, um prozesskettenübergreifende Lösungen für eine gesamte Fabrik zu entwickeln. Insgesamt möchte der Workshop Sie auf wichtige Themen der digitalen Zukunft in der Kunststofffertigung vorbereiten, damit Sie den Blick auf das Wesentliche behalten und sich weniger von kurzfristigen Trends ablenken lassen.

Programm

Tag 1

Ablauf

Technologiedaten in der Kunststoffindustrie

  • Digitalisierung und Industrie 4.0: Wer braucht was und warum?
  • Trends und Leitthemen in der Kunststoffverarbeitung
  • Innovationsbarrieren in der Kunststoffindustrie
  • Einsatzszenarien und Projektziele

Typische Plattformen: Der richtige Zugang zu den Daten

  • Plattformen: Der richtige Zugang zu den Daten
  • Big Data vs. konventionelle Datenhaltung
  • End-to-End-Lösungen als Non plus ultra
  • Typische Standardschnittstellen, erforderliche Hardware
  • Möglichkeiten zur Erfassung der Daten im Bestand (Brown-field-Anlagen)
  • Typische Standard-Schnittstellen / erforderliche Hardware etc.

 

Methodische Einführung in die KI-Grundlagen

  • Zusammenhänge in Daten erkennen und Prozesse optimieren: mit und ohne Künstliche Intelligenz
  • Einführung in die Datenanalyse und Grundbegriffe des maschinellen Lernens (ML)
  • Ganzheitliches Maschinelles Lernen in der Produktion
  • Vorstellung eines Feature Engineerings für überwachtes  KI-Training
  • Vorstellung eines Modell-Teachings zur Klassifikation und Regression
  • Modelleinbau und Modellautomatisierung: Schnittstellen und Plattformen
  • Sicherung der Datenqualität als Voraussetzung beim KI-Einsatz

Vorgehen und Gestaltung einer KI-basierten Software Lösung

  • Entwicklung eines teilnehmerspezifischen 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

 

Best Practice für ein KI Digitalisierungsprojekt

  • Globaler und lokaler Anwendungsfall: Datenerfassung und -analyse in mehrstufigen Prozessketten
  • Umsetzung und Bewertungsmöglichkeiten
  • Ist- vs. Soll-Darstellung
  • Entwicklungsschwierigkeiten
  • Erwartungen und Nutzenbewertung
  • Nutzerakzeptanz und Schlussfolgerungen

Wirtschaftliche Aspekte

  • Kosten der Digitalisierung
  • Pricing/typische Lizenzmodelle
  • Rentabilitätsvorschau an Beispielszenarien
  • Erhebung und Dokumentation von Leistungskennzahlen
  • Worauf muss man achten, wenn man einen Anbieter sucht?
  • Unterhalt einer digitalen (KI-)Lösung/Wartung
  • Machbarkeit

Zielgruppe

Der VDI-Spezialtag „Künstliche Intelligenz im Spritzguss: Connectivity, Hardware, Plattformen und Methoden“ richtet sich an Fach- und Führungskräfte der Spritzgießbranche. Angesprochen sind insbesondere:

  • Mitarbeiter und Führungskräfte in der Produktion von Spritzgießbauteilen
  • Formteil- und Werkzeugkonstrukteure
  • Mitarbeiter im technischen Einkauf und Vertrieb
  • Mitarbeiter mit Verantwortung für die Formteil- und Werkzeugqualität
  • Hersteller von Maschinen und Anlagen für die Spritzgießfertigung
  • Hersteller von Rohstoffen und Compounds

Leiter des Spezialtags

Stefan Lange, Symate GmbH, Dresden