Überblick
KI in der Produktion
Stolpersteine, Tipps & Tricks
Das Seminar über den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Produktion bietet eine fundierte Einführung und praxisorientierte Anleitung für die Implementierung von KI-Lösungen in Ihrer Firma. Ziel ist es, den Teilnehmenden die Fähigkeiten zu vermitteln, selbstständig Anwendungsfälle zu identifizieren, die Umsetzung zu begleiten und typische Herausforderungen zu meistern.
In einer Hands-on-Session lernen die Teilnehmenden die Herausforderungen moderner Datenanalyse aus erster Hand kennen. Sie erfahren, worauf man achten sollte, um die Erfolgschancen von Initiativen von vornherein zu erhöhen. Dafür werden wir versuchen, gemeinsam mit den Teilnehmenden konkrete Anwendungsfälle zu erarbeiten und Schlüsselstellen für deren Erfolg zu identifizieren.
Seminarziele:
- Anwendungsfälle identifizieren: Sie lernen, wie man vielversprechende Einsatzmöglichkeiten von KI in der eigenen Firma erkennt und bewertet.
- Umsetzung begleiten: Sie erlangen die Fähigkeit, KI-Projekte von der Planung bis zur Implementierung zu begleiten und interdisziplinär zwischen Ingenieurwissenschaften und Informatik zu vermitteln.
- Datenarten verstehen: Sie bekommen einen Überblick über die wichtigsten Datenarten und deren Besonderheiten im Kontext von KI-Anwendungen.
- Modelle auswählen: Sie lernen, geeignete KI-Modelle für verschiedene Anwendungsfälle auszuwählen und anzupassen.
- Stolpersteine vermeiden: Sie erfahren, wie man typische Fehler und Herausforderungen frühzeitig erkennt und umgeht, um die Erfolgschancen von KI-Initiativen zu erhöhen.
Seminarinhalte:
Tag 1: Weswegen alle gekommen sind. Modelle und Anwendungsfälle.
Der erste Tag ist ein „Deep Dive“ in den Werkzeugkasten der KI. Anhand konkreter Anwendungsbeispiele aus dem Produktionsumfeld schauen wir uns die wichtigsten Algorithmen des Maschinellen Lernens an. Ziel ist ein grundlegendes Verständnis relevanter Begriffe und Methoden zu Künstlicher Intelligenz, Maschinellem Lernen, Neuronalen Netzen, Data Science, Deep Learning & Co. Der Tag ist anhand der unterschiedlichen Arten von Daten strukturiert.
Tag 2: Was meist übersehen wird. Das Entscheidende
KI wird häufig auf das Modell reduziert. Dabei steckt der weitaus größere Teil des Aufwands und damit auch des Risikos, dass das Projekt scheitert, in den vermeintlichen Hilfsdiensten: Daten und Deployment.
Vorbereitung:
Vor dem Seminar erhalten Sie einen Online-Fragebogen, um das Vorwissen, die Erwartungen und die Ziele der Teilnehmenden zu erfassen. Dies ermöglicht eine maßgeschneiderte Gestaltung des Seminars, die auf die Bedürfnisse und Interessen der Teilnehmenden eingeht.
Zusammenfassung:
Nach Abschluss des Seminars sind Sie in der Lage, eigenständig KI-Anwendungsfälle in Ihrem Unternehmen zu identifizieren und zu bewerten, die Umsetzung zu begleiten und Herausforderungen frühzeitig zu erkennen und zu meistern. Sie können interdisziplinär zwischen Ingenieurwissenschaften und Informatik vermitteln und wissen, worauf es bei der Datenanalyse und Modellauswahl ankommt, um erfolgreiche KI-Initiativen umzusetzen.
Der Referent
Dr. Max Schwenzer
Production Data Scientist bei Voith Turbo
Wie sieht KI in der Produktion aus?
Sie demokratisiert z. B. die Computer Vision. Es braucht nicht für jeden Anwendungsfall eine Expertenprogrammierung. Skalieren Sie die visuelle Inspektion einfach anhand von Daten, indem Sie das gleiche Standardmodell für alle verwenden. Mit Hilfe der dynamischen, quelloffenen KI-Gemeinschaft können wir die Qualität in unseren Fließbändern verbessern.