Inhalt

Tag 1: Grundlagen, Anwendungen und Voraussetzungen

1. KI in technischen Prozessen: Anwendungen, Potenziale und Herausforderungen
- Praktische Beispiele aus der Industrie
- KI in Produktion, Wartung und Qualitätssicherung
- Prozessoptimierung, Predictive Maintenance, Predictive Quality und Anomalieerkennung
- Chancen, Grenzen und Herausforderungen beim Einsatz von KI

2. Grundlagen von KI und Maschinellem Lernen
- Grundbegriffe und Konzepte der Künstlichen Intelligenz und des Maschinellen Lernens
- Unterschiede zwischen klassischen Algorithmen und lernenden Verfahren
- Supervised, Unsupervised und Reinforcement Learning
- Typische Algorithmen und industrielle Anwendungsgebiete

3. Voraussetzungen und Datenbasis für erfolgreiche KI-Projekte
- Technische und organisatorische Anforderungen
- Dateninfrastruktur, Datenverfügbarkeit und Datenqualität
- Mitarbeiterqualifikationen, Schulungsbedarf und Rollen im KI-Projekt
- Datenvorbereitung, Datenbereinigung und Feature Engineering

Tag 2: Modellierung, Implementierung und Integration

4. Maschinelles Lernen für technische Anwendungen
- Auswahl geeigneter Lernmethoden für konkrete industrielle Fragestellungen
- Supervised Learning: Regression und Klassifikation
- Unsupervised Learning: Clustering und Anomalieerkennung
- Einordnung von Reinforcement Learning für technische Prozesse

5. Entwicklung, Training und Bewertung von KI-Modellen
- Auswahl geeigneter Algorithmen für spezifische Anwendungsfälle
- Training, Validierung und Test von Modellen
- Modellbewertung und Hyperparameteroptimierung
- Interpretation der Ergebnisse im technischen Anwendungskontext
- Grenzen und Risiken von Modellen bei realen Prozessdaten

6. KI-Einführung, Deployment und Integration in technische Prozesse
- Methodisches Vorgehen bei der KI-Einführung
- Identifikation geeigneter technischer Prozesse
- Entwicklung einer KI-Strategie und Integration in das Prozessmanagement
- Deployment von Modellen in Produktionsumgebungen
- Integration in bestehende IT-, Automatisierungs- und Datenlandschaften
- Überwachung, Pflege und Weiterentwicklung produktiver KI-Systeme
- Best Practices, Erfolgsfaktoren und typische Stolpersteine

Nutzen

Warum ist KI im Prozessmanagement und zur Produktoptimierung wichtig?

Künstliche Intelligenz verändert die Industrie grundlegend. Insbesondere Prozesse in Produktion und Entwicklung werden zunehmend datengetrieben gesteuert, analysiert und kontinuierlich optimiert. Unternehmen, die diese Entwicklung aktiv nutzen, steigern Effizienz, Qualität und Innovationskraft nachhaltig.

Das Seminar beleuchtet dabei bewusst mehrere Perspektiven:

Zum einen lernen Sie die Prozessoptimierung kennen, bei der Sie Abläufe in der Fertigung effizienter gestalten, Durchlaufzeiten verkürzen, Prozesse stabilisieren und Ressourcen optimal einsetzen. Zum anderen erfahren Sie, wie Sie durch die Produktoptimierung Produkte gezielt verbessern, Fehler reduzieren und Innovationen schneller vorantreiben. So verstehen Sie, wie optimierte Prozesse die Grundlage für hochwertige Produkte und nachhaltige Innovationen schaffen.

Außerdem lernen Sie, wie Sie KI im Prozessmanagement gezielt nutzen, um messbare Verbesserungen in Ihrem Unternehmen zu erreichen und sich klare Wettbewerbsvorteile zu sichern.

Ihr Nutzen des Seminars KI zur Prozess- und Produktoptimierung

In dieser Weiterbildung lernen Sie, wie Sie konkrete Anwendungsfälle für Künstliche Intelligenz in Ihrem Unternehmen identifizieren und systematisch zur Prozess- und Produktoptimierung einsetzen.

Sie gewinnen Sicherheit im Umgang mit Daten, Methoden und Technologien und verstehen, welche Voraussetzungen für erfolgreiche KI-gestützte Prozessoptimierung notw