KI in der Produktion: Optimierung von Zeit, Kosten und Qualität

Inhalte

1. Tag

Einführung

• Begrüßung
• Was ist Künstliche Intelligenz?
• Möglichkeiten und Chancen im KI-Einsatz
• Risiken und Gefahren von KI
• KI-Technologie-Roadmap

KI-Einsatz in der Produktion – Fallbeispiele und Lösungen

• Predictive Quality: Produktqualität verbessern, Ausschussraten verringern
• Demand Forecasting: Bestandslücken und Überbestände vermeiden
• Predictive Maintenance: Materialfluss verbessern, Wartungsprozesse optimieren und Ausfallzeiten minimieren
• Generative AI and Generative Designs: Produkt- und Materialeigenschaften optimieren und kundenindividuelle Unikate fertigen

Hands-on-Programmier-Workshop Teil 1

• Konkretes Produktionsszenario und Datensatz
• Gemeinsame Programmierumgebung
• Bau und Training des KI-Modells

2. Tag

Hands-on-Programmier-Workshop Teil 2

• Evaluation des KI-Modells
• Erklärung der KI-Modellbestandteile
• Verbesserung des KI-Modells
• Weitere Optimierungsmöglichkeiten

Fallstricke und besondere Herausforderungen

• Einführungsmodi in Brownfield-Umgebungen
• Wenig Trainingsdaten
• Daten- und Konzeptdrift
• Change Management

Transfer & Diskussion

• Reflexion und Hilfe bei den Pain Points
• Offene Punkte
• Ausblick auf weitere KI-Technologien für die Produktion

Ihr Nutzen

• Sie erhalten einen kompakten Einstieg zu den Einsatzmöglichkeiten von KI in der Produktion
• Sie kennen die wichtigsten KI-Einsatzszenarien zur Verbesserung von Qualität, Kosten, Energieverbrauch und Effizienz
• Sie erhalten durch den Handson-Programmier-Workshop ein Gefühl für den Entwurf und das Training von KI-Modellen
• Sie kennen typische Fallstricke bei der Einführung von KI-Systemen in der Produktion

Zielgruppe

• Produktionsleitung
• Werks- und Betriebsleitung
• Technische Leitung
• Führungskräfte und Mitarbeitende, die sich mit KI befassen, aus den Bereichen:
  • Produktion
  • Fertigung
  • Entwicklung
  • Konstruktion
• Geschäftsführung