KI-basierte Monitoring-Ansätze problemspezifisch bewerten
Digitalisierung und KI sind in aller Munde und immer mehr Beispiele zeigen deren Anwendung für die Zustandsüberwachung von Maschinen und Anlagen. Wie man die Nutzbarkeit solcher Systeme im eigenen Unternehmen bewerten kann, möchte wir in diesem Seminar vermitteln.
Insbesondere bei Produktionsanlagen stellt sich immer häufiger die Frage, wo und ob eine Zustandsüberwachung Sinn macht. Dieses Seminar soll vermitteln, auf welchen Grundlagen man hierzu im konkreten Anwendungsfall eine Entscheidung treffen kann. Wichtig ist dies, um sicherzustellen, dass Investitionen in ein Monitoringsystem nicht enttäuschend enden.
Weitere Inhalte sind:
der generelle Aufbau eines Systems der Zustandsüberwachung
Überlegungen zum Nutzen, den man aus einem solchen System ziehen kann
ein erster Einblick in technische Diagnostik
Berechnungsbeispiele für die diagnostische Eignung von Monitoringsystemen
In unserem Angebot möchten wir Wissen und Kompetenzen anwendungsnah vermitteln. Deshalb wird der Input in Form von Vorträgen immer wieder auch von Gruppenarbeiten und Übungen unterbrochen, bei denen Sie selbst aktiv werden.
Lernziele
Sie lernen den Zusammenhang zwischen gesuchtem Nutzen und diagnostischen Eigenschaften kennen
Sie verstehen den Einfluss der Häufigkeit und Schwere eines Fehlers auf die Sinnhaftigkeit eines Monitorings
Sie können Monitoringansätze anhand von Kennwerten der diagnostischen Eigenschaften analysieren
Dozent
Andreas Friedmann, Fraunhofer LBF
Zielgruppe
Personen, die sich Nutzen von der Einführung eines Monitoringsystems versprechen, z. B. Fach- und Führungskräfte aus …
der operativen Produktionsleitung
der strategischen Instandhaltung
der Anlagenplanung und -verantwortung
der Maschinen- und Produktentwicklung
Vorkenntnisse
Grundlegende Kenntnisse von MS Excel