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KI-Transformation in der Produktion

Webinar - PROKODA GmbH

KI-Transformation in der Produktion
Termin Ort Preis*
08.06.2026- 09.06.2026 online 1.297,10 €
08.06.2026- 09.06.2026 München 1.297,10 €
07.09.2026- 08.09.2026 München 1.297,10 €
07.09.2026- 08.09.2026 online 1.297,10 €

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*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:
  • KI-Use-Cases, die in der Produktion tragen
    • Werthebel: Qualität, OEE, Energie, Durchlaufzeit
    • Use-Case-Scoping mit Aufwand-Nutzen-Matrix
    • Grenzen: Datenlage, Prozessstabilität, Taktzeiten
    • Make-or-Buy und Build-vs-Integrate
  • Datenbasis im Shopfloor: OT trifft IT
    • Signalquellen: Sensorik, PLC, SCADA, MES, Historian
    • Datenqualität: Zeitstempel, Sampling, Drift, Missing Values
    • Kontextdaten: Aufträge, Rezepturen, Chargen, Werkzeugstände
    • Edge vs. Cloud: Latenz, Kosten, Betriebsmodelle
  • Architektur für Industrie 4.0 mit KI
    • Referenzbilder: ISA-95, Purdue Model, Datenplattformen
    • Streaming vs. Batch und Event-getriebene Pipelines
    • Digitale Zwillinge als Kontext- und Simulationslayer
    • Integration: APIs, OPC UA, MQTT, Datenkatalog
  • ML/AI in der Praxis: typische Produktionsmuster
    • Predictive Maintenance: Ausfälle, RUL, Anomalien
    • Visuelle Qualitätsprüfung: Defekte, Ausschuss, Nacharbeit
    • Prozessoptimierung: Setpoints, SPC, Ursachenanalyse
    • Planung: Forecasting, Bestände, Rüstoptimierung
  • MLOps und Betrieb: vom Pilot zur Linie
    • Modell-Lifecycle: Training, Deployment, Monitoring
    • Drift, Retraining, A/B-Tests und Rollback-Strategien
    • Validierung: Ground Truth, Labeling, Messsystemanalyse
    • KPIs: Nutzenmessung, Akzeptanz, Skalierung
  • Governance, Sicherheit und Regulatorik
    • OT-Security und sichere Datenpfade
    • Rollen, Verantwortlichkeiten, Freigabeprozesse
    • EU AI Act: Risikoklassen, Dokumentation, Pflichten
    • Datenschutz und IP: Lieferanten, Modelle, Daten
Teilnahmevoraussetzungen:
  • Grundverständnis von Produktionsprozessen und Kennzahlen (z. B. OEE, Ausschuss, Stillstände).
  • Basiswissen zu Daten (Tabellen, Zeitreihen) ist hilfreich, aber nicht zwingend.
Zielgruppe:
  • Produktions- und Werksleitung
  • Industrial Engineering, Prozess- und Fertigungsplanung
  • Instandhaltung, Reliability Engineering, TPM-Verantwortliche
  • IT/OT-Architektur, Data Engineering, Data Science in der Industrie
  • Für alle, die KI in der Produktion wirksam einführen und skalieren wollen.
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