Prozesskette diskontinuierlich-kalt

Die Integration von leistungsfähiger Sensorik in Produktionsprozesse erlaubt es KMU in der Umform-technik mittlerweile eine Vielzahl an Daten zu erfassen. Aufgrund der Größe und Komplexität der Datensätze ist eine Analyse durch das Fachpersonal oder durch konventionelle Überwachungssysteme während der Prozessführung nicht möglich.
Dieser Workshop vermittelt Strategien und Möglichkeiten der Machine Learning basierten Zustands-überwachung umformtechnischer Prozesse. Es wird ein systematisches Vorgehen erarbeitet, um Informationen innerhalb erfasster Produktionsdaten durch Datentransformation, -analyse und den Einsatz von KI-Anwendungen zu identifizieren und für die Steigerung von Wirtschaftlichkeit und Effizienz nutzen. Mitarbeitende von KMU sollen zudem befähigt werden, Ergebnisse von KI-Algorithmen zu interpretieren, auf Plausibilität zu prüfen und den Entwicklungsprozess durch die kontinuierliche Integration des eigenen Domänenwissens zu unterstützen.