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KI-gestützte Qualitätsprüfung: Automatisierung in der Fertigung

Seminar - GFU Cyrus AG

Am Ende des Seminars verstehen die Teilnehmenden die Grundlagen der KI-gestützten Qualitätsprüfung und können einfache Modelle zur Defekterkennung und Anomalieanalyse entwickeln. Sie erhalten Kenntnisse über die Integration dieser Technologien in bestehende Produktionsprozesse.
Termin Ort Preis*
firmenintern auf Anfrage auf Anfrage
*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:
  • Einführung in KI-gestützte Qualitätsprüfung
    • Was ist KI-gestützte Qualitätsprüfung? Einsatz von künstlicher Intelligenz zur Verbesserung von Inspektions- und Kontrollprozessen in der Fertigung.
    • Technologische Grundlagen: Maschinelles Lernen, Computer Vision und Datenanalyse für automatisierte Qualitätsprüfung.
    • Anwendungsbereiche: Erkennung von Defekten, Analyse von Produktionsmustern, automatisierte Prüfprozesse.
    • Nutzen für Unternehmen: Steigerung der Effizienz, Kostensenkung, verbesserte Produktqualität und Reduktion von Ausschuss.

  • Vergleich mit traditionellen Systemen
    • Manuelle Prüfung vs. KI-basierte Inspektion: Geschwindigkeit, Präzision und Skalierbarkeit.
    • Regelbasierte Systeme vs. maschinelles Lernen: Flexibilität bei der Fehlererkennung und -vorhersage.
    • KI-gestützte Lösungen: TensorFlow, OpenCV und proprietäre industrielle Systeme.
    • Einsatzszenarien: Wann der Einsatz von KI-Systemen sinnvoll ist und wie sie traditionelle Methoden ergänzen.

  • Grundlagen der KI-gestützten Qualitätsprüfung
    • Bildverarbeitung: Einsatz von Tools wie OpenCV für die visuelle Inspektion von Bauteilen.
    • Defekterkennung: Training neuronaler Netze zur Erkennung von Oberflächenfehlern und Anomalien.
    • Datenanalyse: Nutzung von Produktionsdaten zur Identifikation und Vorhersage von Fehlern.
    • KI-Frameworks: Einführung in TensorFlow, PyTorch und industriell genutzte Tools 

  • Fortgeschrittene Anwendungen und Optimierungen
    • Echtzeit-Qualitätsprüfung: Optimierung von Modellen für die Analyse in Produktionslinien.
    • Anomalieerkennung: Einsatz von Machine-Learning-Algorithmen zur Identifikation seltener Fehler.
    • Integration in Robotersysteme: Verwendung von KI für automatisierte visuelle Prüfungen mit Industrierobotern.
    • Edge Computing: Implementierung von KI-Modellen auf ressourcenschwachen Geräten direkt an der Fertigungslinie.

  • Integration in Unternehmensprozesse
    • Anbindung an bestehende Systeme: Verbindung von KI-gestützten Lösungen mit ERP-, MES- und SCADA-Systemen.
    • Einsatz in der Praxis: Beispiele erfolgreicher Integration in Produktionslinien.
    • Change Management: Förderung der Akzeptanz neuer Technologien im Fertigungsumfeld.
    • Regulatorische und ethische Aspekte: Einhaltung von Normen und Datenschutzanforderungen.

  • Zukunftsperspektiven und Trends
    • Generative KI in der Fertigung: Einsatz von KI zur Simulation von Produktionsprozessen.
    • Nachhaltige Fertigung: Nutzung von KI zur Optimierung von Ressourcen und Reduzierung von Abfällen.
    • Fortschritte in Computer Vision: Verbesserung der Defekterkennung durch Deep-Learning-Modelle.
    • KI und Industrie 4.0: Integration von KI-gestützten Qualitätsprüfungen in vernetzte Produktionssysteme.

  • Zusammenfassung und Handlungsempfehlungen
    • Best Practices: Tipps zur erfolgreichen Einführung von KI-Systemen in der Qualitätsprüfung.
    • Schlüsselerkenntnisse: Wichtige Aspekte der Modellimplementierung und Optimierung.
    • Zukunftsausrichtung: Strategien zur Skalierung und Weiterentwicklung von KI-gestützten Prüfprozessen.




Zielgruppe:
Dieses Seminar richtet sich an Qualitätsmanager, Ingenieure, Fertigungsleiter und IT-Spezialisten, die KI-Systeme zur Qualitätsprüfung in der Fertigung einsetzen möchten. Grundkenntnisse in Datenanalyse und Programmierung (z. B. Python) sind hilfreich.
Seminarkennung:
S4815
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