Seminar

Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen in der Instandhaltung

Veranstaltungsnummer: 02SE504

Mit Teilnahmebescheinigung

  • Möglichkeiten und Herausforderungen von KI und Maschinellem Lernen
  • Klassische und intelligente Instandhaltung im Vergleich
  • Einbeziehung vorhandener Datenbestände aus dem Produktionsprozess in die Entscheidungsfindung
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Kommende Termine:

08. – 09. Juli 2024
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29. – 30. Oktober 2024
Nürnberg
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25. – 26. März 2025
Düsseldorf
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24. – 25. Juli 2025
Hamburg
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10. – 11. November 2025
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Im Seminar wird der Einsatz von Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) und des Maschinellen Lernens für die
Instandhaltung beleuchtet. Dabei wird der konkrete praktische Nutzen einer solchen Herangehensweise erläutert. Lernen Sie, wie KI einen Beitrag zur Steigerung der Effizienz Ihrer Instandhaltung leisten kann, wie Sie Anwendungsfälle in Ihrem Unternehmen identifizieren, für die ein Einsatz von KI sinnvoll erscheint, und wie Sie die notwendigen Daten richtig erheben und auswerten.

Im Umfeld von Industrie 4.0 und vernetzten Produktionsprozessen liegt es nahe, die entstehenden Datenbestände auch für die
Instandhaltung zu nutzen. Automatisierte Analysen von Mess- und Prozessdaten mittels KI-Methoden führen zu einer intelligenten Zustandsüberwachung. Maschinelles Lernen ermöglicht eine vorausschauende Wartung, wodurch Sie in der Instandhaltung in die Lage versetzt werden, zum genau richtigen Zeitpunkt einzugreifen und so Prozesse effektiver zu gestalten. Mit den bereits heute in Unternehmen erfassten unzähligen Daten lassen sich durch gezielte Auswertung enorme Potenziale heben. Die Teil-
nehmenden der Veranstaltung erfahren, wie diese Daten auch in der Instandhaltung genutzt werden können.

Sie lernen in diesem Seminar, wie Sie

- KI zur Steigerung der Effizienz Ihrer Instandhaltung nutzen
  können,

- konkret vorgehen sollten, wenn Sie KI in Ihrem Unternehmen
  einsetzen wollen,

- Anwendungsfälle in Ihrem Unternehmen identifizieren, für die
  ein Einsatz von KI sinnvoll erscheint,

- die Methoden des Maschinellen Lernens unterscheiden und
  zielgerichtet einsetzen können,

- mit den vorhandenen Datenbeständen zielführend umgehen.

Top-Themen

  • Möglichkeiten und Herausforderungen von KI und Maschinellem Lernen
  • Klassische und intelligente Instandhaltung im Vergleich
  • Einbeziehung vorhandener Datenbestände aus dem Produktionsprozess in die Entscheidungsfindung
  • Standardisierter Prozess zur Einführung von KI
  • Überblick über ausgewählte Methoden des Maschinellen Lernens und hilfreiche Software-Tools

Ablauf des Seminar "Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen in der Instandhaltung"

Erfahren Sie während der Weiterbildung "Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen in der Instandhaltung" mehr zu diesen Themen:

1. Tag 10:00 bis 17:30 Uhr

2. Tag 08:30 bis 15:30 Uhr

Instandhaltung, Digitalisierung und KI

  • Konzepte und Vorteile der Zustandsüberwachung
  • Bedeutung und Nutzen der Digitalisierung für die Instandhaltung
  • Zusammenhang von KI und Predictive Maintenance bei der Instandhaltung
  • Zustandsüberwachung heute und damit zusammenhängende Defizite sowie deren Beseitigung durch die Nutzung von KI

Einführung in KI

  • Starke und schwache KI, Unterschied der KI zu klassischer Software
  • Einordnung des Maschinellen Lernens (ML) in den Kontext der KI
  • Einsatzgebiete, mögliche Ziele des ML, mit KI/ML lösbare
    Aufgaben
  • Grenzen des ML, nicht lösbare Aufgaben
  • Ursachen für Strukturen in Daten, deren Entstehung und
    Erkennung

Anwendung des ML im Produktionsumfeld

  • Grundsätzliche Anforderungen beim Einsatz von ML-Methoden
  • Reifegrad und Machbarkeit als wichtige Begriffe
  • Identifikation von möglichen Anwendungsfällen durch einen standardisierten Prozess
  • Datenaufbereitung als Basis des ML
  • Entwicklung von ML-Modellen durch das iterative Durchlaufen dieses Prozesses (Hauptaspekte sind Datenverständnis,
    Datenverarbeitung, KI-Modellierung, Evaluation)
  • Herausforderungen und deren Beseitigung im Unternehmen, notwendige beteiligte Rollen

Praxisorientierte Übersicht über Grundlagen des ML und
theoretische Aspekte

  • Berechnung typischer Merkmale zur Datenauswertung
  • Datenbezogene Aufgaben des ML aus Sicht des praktischen Einsatzes: Anomaliedetektion, Klassifikation, Prädiktion
  • Unterteilung der Lernverfahren hinsichtlich des Vorgehens beim Training
  • Erläuterung ausgewählter Methoden, nicht-neuronale und
    neuronale Methoden und deren Vor- und Nachteile
  • Schritte zum ML-Modell: Training, Validierung, Einsatz

Anwendungsbeispiele

  • Kurze Beispiele aus den Branchen Automatisierungs-
    komponenten, Spezialmaschinen, Energieversorgung als
    Überblicksgeber
  • Ausführliche Darstellung eines Beispiels aus der Stahlindustrie
  • Diverse Software-Werkzeuge für die bequeme Nutzung von ML-Methoden, deren Einsatzmöglichkeiten und die notwendigen Kenntnisse für eine erfolgreiche Anwendung
  • Demonstration eines konkreten Umsetzungbeispiels anhand eines ausführlichen Skripts
  • Diskussion von üblichen Fehlerquellen, deren Erkennung und Vermeidung

Ergänzende Informationen und Roadmap

  • Checkliste für eine firmeninterne Umsetzung
  • Roadmap als Handout

Seminarmethoden

- Theoretische Aspekte werden durch ausgewählte Fallbeispiele anwendungsorientiert vermittelt.

- Ausgewählte Seminarinhalte werden unter Einbeziehung unternehmensspezifischer Erfahrungswerte der Teilnehmer interaktiv erarbeitet.

- KI-Methoden und deren Anwendungsmöglichkeiten werden überblicksmäßig vermittelt.

- Sie erhalten eine Roadmap zur Einführung von KI in Ihrer Instandhaltung.

Zielgruppe

  • Werksleiter*innen
  • Produktionsleiter
  • Instandhaltungsleiter*innen
  • Betriebsingenieur*innen
  • Dienstleister in der Instandhaltung

Ihre Seminarleiter und Ihr Referent – Spezialisten für industrielle KI-Anwendungen

Dr.-Ing. Olaf Enge-Rosenblatt, Gruppenleiter Datenanalysesysteme, Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen IIS, Institutsteil Entwicklung Adaptiver Systeme EAS, Dresden

Dr. Olaf Enge Rosenblatt studierte Automatisierungstechnik, promovierte zum Dr.-Ing. der Elektrotechnik und arbeitet seit 2005 am Institutsteil Entwicklung Adaptiver Systeme des Fraunhofer IIS, wo er das Forschungsfeld Datenanalysesysteme verantwortet. Unter seiner Leitung werden zahlreiche Forschungs- und Applikationsprojekte rund um die Themen Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen durchgeführt. Anwendungsbereich ist im Wesentlichen die Zustandsüberwachung von Maschinen und Anlagen in verschiedensten Industriezweigen (Stahlindustrie, Maschinenbau, Verpackungsindustrie).

Als Referent unterstützt das Seminar:

Dipl.-Ing. Arthur Schimke, Wissenschaftlicher Mitarbeiter, Datenanalysesysteme, Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen IIS, Institutsteil Entwicklung Adaptiver Systeme EAS, Dresden

Dipl.-Ing. Arthur Schimke studierte Maschinenbau und arbeitet seit 2023 in der Gruppe von Dr. Olaf Enge Rosenblatt. Bereits während seines Studiums konzentrierte er sich auf die Möglichkeiten der KI-Anwendung im industriellen Umfeld. Er ist ausgewiesener Experte mit ingenieurtechnischem Hintergrund für Methoden des Maschinellen Lernens.

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Veranstaltungsnummer: 02SE504

Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen in der Instandhaltung

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Nürnberg, Congress Hotel Mercure Nürnberg an der Messe **

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Graf-Adolf-Platz 8-10
40213 Düsseldorf
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Hamburg, Leonardo Hotel Hamburg City Nord **

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Mexikoring 1
22297 Hamburg
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* Vorläufiger Preis, es kann zu Abweichungen in der USt. kommen - den endgültigen Preis finden Sie in Ihrer Bestellübersicht.
** Profitieren Sie bei unseren Präsenzveranstaltungen von unserem reservierten Zimmerkontingent am Veranstaltungsort. Bitte geben Sie bei der Hotelbuchung VDI Wissensforum als Referenz an.

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