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Künstliche Intelligenz für Wartung und Instandhaltung

von Condition-based Maintenance bis Predictive Maintenance

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Künstliche Intelligenz für Wartung und Instandhaltung
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Digitalisierung und KI als "Performance-booster" für Wartung und Instandhaltung von Maschinen,... mehr

Künstliche Intelligenz für Wartung und Instandhaltung

Digitalisierung und KI als "Performance-booster" für Wartung und Instandhaltung von Maschinen, Robotern, Produktionsanlagen und smart factories. In diesem Workshop erhalten Sie einen Überblick über die Künstliche Intelligenz, speziell dem Maschinelle Lernen, den aktuellen Methoden, dem möglichen Nutzen sowie den Voraussetzungen für eine erfolgreiche Nutzung der KI. Hierdurch erlangen Sie ein Verständnis, was alles notwendig ist, damit Sie in Ihrem Unternehmen einen Mehrwert aus der Künstlichen Intelligenz ziehen können. 

Anhand zahlreicher Beispielen erhalten Sie zudem einen Einblick in die  Anwendungsbereiche der Künstlichen Intelligenz im Kontext von Wartung und Instandhaltung: angefangen von Condition-based Maintenance bis hin zu Predictive Maintenance. 

Im letzten Teil des Seminars wird auf Ihre Daten eingegangen. Wir schauen uns beispielhaft an, welche Schritte durchzuführen sind, damit Künstliche Intelligenz einen Mehrwert schafft. Sie erhalten zudem eine Einschätzung über Qualität und Nützlichkeit Ihrer mitgebrachten Daten.

 

Zum Thema

Die Künstliche Intelligenz ist in aller Munde. Ihre Popularität verdankt die KI dem Maschinellen Lernen, einer Methode bei der Erkenntnisse und Regeln direkt aus den Daten gewonnen werden. Hierzu gehören auch Vorhersagen wie sie für das Predictive Maintenance notwendig sind. Trotz zahlreicher Beispiele stehen wir erst am Anfang der Entwicklung und es gibt noch genügend Potenzial zur Anwendung von KI in Ihrem Bereich - aber nur, wenn Sie wissen, was Sie alles brauchen, um eine KI-Projekt erfolgreich umzusetzen.

 

USP

  • verbesserte Prozesse
  • Effizienzsteigerung
  • höhere Qualität

 

Programm

09:00 - 09:30: Kennenlernen und Einführung 

09:30 - 12:00: Künstliche Intelligenz - Ein Überblick

13:00 - 15:00: Das Potenzial von Künstlicher Intelligenz bei Wartung und Instandhaltung – Von Condition-based bis Predictive Maintenance

15:15 - 17:00: Ihre Daten, Ihr Nutzen - Konkretes Beispiel und eine Einschätzung Ihrer Daten. 

 

Zielsetzung

Sie erhalten einen Überblick über die aktuellen Methoden der KI, speziell des Maschinellen Lernens.

Sie erfahren, welche Voraussetzungen notwendig sind, um im Bereich Wartung und Instandhaltung KI zu nutzen (z. B. für Predictive Maintenance).

Sie können Ihre Daten mitbringen und erfahren, ob diese für Methoden der KI ausreichend sind. 

Sie sehen an einem konkreten Beispiel, welche Schritte notwendig sind um aus Daten ein Mehrwert für Wartung und Instandhaltung zu schaffen.

 

Teilnehmerkreis

Fach- und Branchenexperten aus dem Bereich Instandhaltung und Wartung. Fachkräfte aus Arbeitssicherheit und Produktion. Entwickler, Datenanalysten aus QM Verantwortliche aller Industriezweige und Firmengrößen.

 

Weiterführende Links zu "Künstliche Intelligenz für Wartung und Instandhaltung"

Referenten

Dr. Christoph Oestreicher

Mit Methoden aus Data Science, Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen unterstützt Christoph Oestreicher Unternehmer, die Bedürfnisse ihrer Kunden vorherzusagen. Davor baute er - an die Geschäftsführung berichtend - bei dem international agierenden Maschinenbauer Voith in der Division Digital Ventures einen neuen Bereich auf. Dieser generiert mit Methoden der Künstlichen Intelligenz, also durch die gezielten Nutzung von Daten, ein Wert für Voith’s Kunden im Kontext von Industrie 4.0 und Industrial Internet of Things (IIoT). Während seiner langjährigen Forschungszeit an Universität und Max-Planck-Institut in Göttingen verfasste er zahlreiche Publikationen. Seit seiner Jugend gibt er sein Wissen in Kursen, Workshops, Vorlesungen und Vorträgen weiter - und zwar vom Schüler bis hin zur Geschäftsführung. Herr Dr. Oestreicher hat einen Diplom in Physik (Schwerpunkt Computational Physics) und einen Doktor im Bereich Computational Neuroscience und Maschinellem Lernen. 

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