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Grundlagen von KI in der Produktion – Predictive Quality in der Umformtechnik

Workshop

Workshop 05

Grundlagen von KI in der Produktion – Predictive Quality in der Umformtechnik

Nächster Termin: 28. Februar 2024, 09.00 bis 11.30 Uhr

max. Teilnehmerzahl: 20

Was erwartet Sie?

KI-Technologien finden verstärkt Anwendung in der Umformtechnik. Predictive Quality befähigt Unter-nehmen 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. Aufgrund des Mangels von Grundkenntnissen über KI stellt der Einsatz in der Produktion jedoch eine Herausforderung dar.
Unser Online-Seminar dient der Grundlagenvermittlung von KI mit der Fokussierung auf Predictive Quality und der anschließenden Veranschaulichung durch Anwendungsbeispiele in der Umformtechnik. Hierzu informieren wir Sie zunächst über den Einsatz verschiedener KI-Anwendungen in der Produktion und bieten einen verständlichen Einstieg in das Thema. Anschließend werden wir tiefer in die Methodik Predictive Quality einsteigen und anhand beispielhafter Anwendungsfälle Einsatzmöglichkeiten in der Umformtechnik aufzeigen.

Für wen ist die Veranstaltung?

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

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