Machine Learning Anwendungen im Kontext des Knowledge Discovery in Databases

Online-Seminar

Die Veranstaltung wird als Online-Seminar oder als Präsenzveranstaltung angeboten. Bitte beachten Sie dazu die Termine.

Hier finden Sie die Anmeldung zum Online-Seminar.

 

Produktionsprozesse zeichnen sich durch eine hohe Komplexität bedingt durch eine Vielzahl an Stell- und Störgrößen aus. Kombiniert wird dies mit einer durch die voranschreitende Digitalisierung immer größer werdenden Datenbasis. Letztere gilt es zu nutzen, um die neunen Herausforderungen zu meistern.

Wenn es darum geht, große Datenmengen zu bewältigen, bieten sich Methoden aus dem Spektrum der Künstlichen Intelligenz an. Im Rahmen des Workshops werden Strategien vorgestellt, wie durch maschinelle Lernverfahren die Prozessanalyse und -optimierung unterstützt werden kann. Dabei gilt es, diese neue Technologie ganzheitlich zu betrachten und für den Einsatz im realen Produktionsumfeld auszulegen.

Ein am Institut für Produktionstechnik und Umformmaschinen entwickeltes Prozessmodell, das Knowledge Discovery in Time Series for Engineering Application (KDT-EA), setzt genau an dieser Stelle an und dient als methodische Basis. Unter Zuhilfenahme von Use-Cases werden die Potenziale maschineller Lernverfahren aufgezeigt und Herausforderungen beim Transfer in die eigene Produktion diskutiert.

 

Dozenten

M. Sc. Christian Kubik

M. Sc. Marco Becker

Lernziele

  • Potenziale von maschinellen Lernverfahren für produzierende Unternehmen erkennen
  • Handling von großen Datenmengen als Grundlage einer erfolgreichen Umsetzung maschineller Lernverfahren und Integration maschineller Lernverfahren in einem ganzheitlichen Überwachungsansatz verstehen
  • Praktische Herausforderungen bei der Umsetzung eines ganzheitlichen Überwachungsansatzes auf Basis maschineller Lernverfahren sammeln

Zielgruppe

Konstrukteure, Werkzeugbauer, Produktionsleiter, Vorarbeiter, die sich mit Planung, Einrichtung oder dem Betrieb von Produktionsprozessen (sowohl Einzelteilfertigung von Produkten als auch die Fertigung in Klein- und Großserien) beschäftigen. Außerdem Daten-Analysten / Data Scientists, die sich mit der Nutzung von Daten im produktionstechnischen Umfeld beschäftigen.

Vorkenntnisse

Grundlegendes Verständnis für Produktionsthemen

Infos zur Anmeldung

Das Seminar ist sowohl als Online-Veranstaltung als auch in Präsenz geplant. Bitte beachten Sie das jeweilige Format bei Ihrer Anmeldung:

4 Onlineveranstaltungen am 16.11.2021, 03.02.2022 und 04.04.2022:

Die Online-Termine finden über Zoom statt. Ein Link zur Teilnahme wird vor der Veranstaltung per E-Mail an alle Teilnehmer versendet.

3 Präsenzveranstaltungen am 03.03.2022, 02.06.2022  und 22.09.2022:

L1|07 Prozesslernfabrik CiP

Jovanka-Bontschits-Straße 10

Seminarraum 206

Verfügbare Termine
  • Donnerstag 3 Februar 2022
  • Montag 4 April 2022
Termindetails
Donnerstag, 3. Februar 2022
09:00 Uhr - 15:00 Uhr

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Christian Kubik
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Marco Becker
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