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Grundlagen und Potentialanalyse von Predictive Quality in der Umformtechnik

Workshop

Workshop 11

Grundlagen und Potentialanalyse von Predictive Quality in der Umformtechnik

Nächster Termin: 29. November 2023, 09.00 bis 15.00 Uhr

max. Teilnehmerzahl: 15

Was erwartet Sie?

KI-Technologien finden verstärkt Anwendung in der Umformtechnik. Predictive Quality befähigt Unternehmen zur Steigerung der Produktionseffizienz, indem das KI-gestützte Qualitätskontrollsystem sowohl die Durchführung der Inspektion durch Mitarbeitenden vor Ort beschleunigt als auch die Genauigkeit der Inspektion für kleine Fehlerstellen erhöht.
In unserem Workshop wird der Fokus auf die Predictive Quality Methodik gelegt. Anhand bestehender Anwendungsbeispiele werden Sie befähigt, Potentiale zum Einsatz von Predictive Quality im eigenen Unternehmen zu identifizieren und ein vertieftes Verständnis von Predictive Quality zu generieren. Im anschließenden interaktiven Workshopteil werden wir das Umsetzungspotenzial sowie eine Empfeh-lung zur praktischen Implementierung von Predictive Quality betrachten. Hierzu werden Sie mittels Python als state-of-the-art Programmiersprache zur Implementierung von KI-Technologien eine KI-Anwendung selbständig entwickeln.

Für wen ist die Veranstaltung?

Mitarbeitende, Geschäftsführer:innen, Führungskräfte, Trainer:innen und Berater:innen kleiner und mittelständischer Unternehmen der Umformtechnikbranche
Teilnehmer:innen, die bisher nur wenige bis keine Berührungspunkte zum Einsatz von Predictive Quality in der Umformtechnik hatten

Grundlegende Python-Kenntnisse erforderlich
Kenntnisse der umformtechnischen Produktionsumgebung von Vorteil

Anprechpartner

Leonie Meldt
Telefon: +49 6151 822964
E-Mail: l.meldt@ptw.tu-darmstadt.de

M. Sc. Leonie Meldt ist seit 2022 als wissenschaftliche Mitarbeiterin am Institut für Produktionsma-nagement, Technologie und Werkzeugmaschinen (PTW) tätig. In der der Forschungsgruppe Management industrieller Produktion (MiP) ist ihr Forschungsschwerpunkt die Befähigung von Mitarbeitenden kleiner und mittelständischer Unternehmen zur datengestützten Verbesserung von Produktionsprozessen und der Ableitung innovativer Geschäftsmodelle.


Anmeldung zum Workshop