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SUMMARY:Energieflexibilität in der Produktion
DESCRIPTION:Inhalt des Workshops\nEnergieflexibilität bezeichnet die Fähigkeit von Industrieanlagen und Haushalten\, ihren Energieverbrauch flexibel an ein volatiles Stromangebot anzupassen\, um Betriebskosten sowie CO2-Emissionen zu senken und das Stromnetz zu stabilisieren. Der praxisorientierte Workshop\, der in Kooperation mit dem Kopernikus-Projekt SynErgie (https://synergie-projekt.de/) angeboten wird\, bietet praxisnahe Einblicke in die Auslegung und Umsetzung von Energieflexibilität in industriellen Produktionsprozessen. Die Teilnehmenden erhalten eine fundierte Einführung in die theoretischen Grundlagen und erleben während einer Führung durch die ETA-Fabrik am PTW der Technischen Universität Darmstadt die flexiblen Energieanwendungen hautnah. Das erlernte Wissen wird im Rahmen einer Praxisübung vertieft. Hier werden innovative Lösungen zur energieflexiblen Produktion an realen Produktionsmaschinen sowie in der Versorgungstechnik (Bereitstellung von Wärme und Kälte) vorgestellt. \nLernziele\n\nEinführung in die grundlegenden Begriffe und Anwendungsbereiche der Energieflexibilität\nAnalyse und Erschließung von Energieflexibilitätspotenzialen in Produktionsprozessen\nWirtschaftliche und ökologische Einsparungen quantifizieren\nDurchführung der einzelnen Schritte zur Optimierung am Beispiel einer Durchlaufreinigungsmaschine im Rahmen einer praktischen Übung\nEinblick in praktische Anwendungsfälle und reale Beispiele energieflexibler Produktion\n\nDozent(en)\nLina Kramer\, M. Sc. \nZielgruppe\n\nFach- und Führungskräfte aus der produzierenden Industrie\nPersonen mit Interesse am Thema Energieflexibilität in der Industrie\n\nVorkenntnisse\nKeine Vorkenntnisse nötig.
URL:https://www.seg-pfungstadt.de/event/energieflexibilitaet-in-der-produktion/
LOCATION:ETA-Lernfabrik\, L6 | 03\, Eugen-Kogon-Straße 4\, Darmstadt\, 64287\, Germany
CATEGORIES:Netzwerkveranstaltung
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SUMMARY:Daten- und KI-basierte Zustandsüberwachung von Produktionsanlagen
DESCRIPTION:Inhalt des Workshops\nDie Digitalisierung von Anlagen und Maschinen findet im industriellen Produktionsumfeld bereits großflächig statt. Durch zunehmende Leistungsfähigkeit\, Miniaturisierung und digitale Vernetzbarkeit elektronischer Komponenten bei gleichzeitig sinkenden Bauteilpreisen werden zukunftsweisende Automatisierungslösungen realisiert. Dies erfordert aber auch eine Zustandsüberwachung\, die eine nachvollziehbare und im Idealfall vorausschauende\, intelligente Übersicht über Funktionsfähigkeit\, Fehlerentstehung und erforderlichen Instandsetzungsbedarf gewährleistet. \nUnser Seminar erläutert die Zusammenhänge\, Hintergründe und Herangehensweisen digitaler Zustandsüberwachung von Maschinen und Anlagen im Kontext der industriellen Produktion. Dabei konzentrieren wir uns insbesondere auf die Schwingungserfassung und -auswertung\, den Einsatz von KI-Methoden zur Zustandserkennung sowie den systematischen methodischen Entwurf von Zustandsüberwachungssystemen. \nThemen\n    Digitalisierung und Bedarf\, Hintergründe und Trends zur Zustandsüberwachung\n    Schwingungsreduktion und Vibrationskontrolle\n    Potentiale von Produkten mit integriertem Monitoring\n    Grundbegriffe und Ansätze für das Monitoring von Produkten\n    Unterscheidung von Big- und Smart-Data Methoden\n    Erläuterung der Relevanz und Potentiale einer maschinenintegrierten und einer Cloud-Lösung für softwarebasierte Dienstleistungen\n    Vorstellung und Erläuterung von selbstlernenden Algorithmen zur Maschinen- und Prozessoptimierung \nDozenten\nJürgen Nuffer\nGeorg Stoll\nJonathan Millitzer \nLernziele\n\nBedarf und Nutzen von Schwingungsüberwachung\, Zustandsüberwachung und KI im Zuge der Digitalisierung im Produktionsumfeld verstehen.\nZusammenhang zwischen Vibration\, Betriebsbelastung\, Zuverlässigkeit und Zustandsüberwachung verstehen.\nEinsatzmöglichkeiten und Nutzen von KI-Methoden in der Datenanalyse und Zustandsoptimierung kennenlernen.\nSystematik  und Methoden zur Gestaltung und Vorgehensweise zur Umsetzung von Condition-Monitoring-Systemen erfahren.\n\nZielgruppe\nMaschinen- und Produktentwickler\, Anlagenplaner und -verantwortliche\, Instandhalter\, Geschäftsführer und Unternehmer. \nVorkenntnisse\nKeine Vorkenntnisse nötig. \nKooperation\nDie Veranstaltung findet in Kooperation mit dem Kompetenzzentrum für Arbeit und Künstliche Intelligenz statt.
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SUMMARY:Hands-on Machine Learning: Praxiseinstieg für Anwender:innen in der Produktion
DESCRIPTION:Inhalt des Workshops\nKleine und mittlere Unternehmen im produzierenden Gewerbe stehen vor der Herausforderung\, künstliche Intelligenz in ihre Fertigungsprozesse einzubinden. Sie brauchen Kenntnisse aus diesem Bereich und vor allem praktische Vorerfahrungen\, um von der datenbasierten Analyse und Optimierung profitieren zu können. \nIn unserem Workshop „Hands-on Machine Learning: Praxiseinstieg für Anwender:innen in der Produktion“ erhalten Sie einen Rundumblick über relevante Bereiche des maschinellen Lernens. Die Hands-on Übungen orientieren sich an echten Use-Cases aus der Praxis. Dabei erlernen Sie grundlegende Fertigkeiten im Umgang mit der Programmiersprache „Python“ und maschinellem Lernen. Kurze Impulsvorträge ergänzen die Übungen durch einen Einblick in die Arbeit mit Daten im produzierenden Gewerbe. \nLernziele\n\nGrundlagen und Anwendung von KI und maschinellem Lernen in der Produktion kennenlernen\nAufbau grundlegender Programmierkenntnisse (Python inkl. Bibliotheken wie Matplotlib\, Numpy\, Sklearn und Pandas)\nKennenlernen wesentlicher Schritte der Datenvorbereitung\nAnwenden maschineller Lernverfahren (Clustering\, Klassifikation\, Regression)\nEinblicke in neuronale Netze/ Deep Learning\nEinblicke in die Entwicklung von KI-Use-Cases in der Praxis\n\nDozent\nNik Weisbrod \nZielgruppe\nDiese Veranstaltung richtet sich an Fachkräfte mit Interesse am Thema Digitalisierung in kleinen und mittleren Unternehmen\, die erste praktische Erfahrungen mit maschinellem Lernen in der Produktion sammeln möchten. \nVorkenntnisse\nFür den Kurs sind keine speziellen Vorkenntnisse erforderlich. Eine IT-Affinität und ein grundlegendes Verständnis für Produktionsthemen und die Bereitschaft sich mit Programmierung zu beschäftigen sind vorteilhaft.\nFür den Kurs benötigen Sie ein eigenes\, internetfähiges Notebook und einen Google-Account zur Arbeit im Google Colab.    \n  \nDas Seminar findet online über MS Teams statt. Ein Link zur Teilnahme wird vor der Veranstaltung per E-Mail an alle Teilnehmer versendet. \n  \nDiese Veranstaltung wird co-gefördert durch EDITH\, den European Digital Innovation Hub für Hessen. EDITH unterstützt kostenlos (KMU)\, Start-ups und Kommunen bei der Umsetzung ihrer Digitalisierungsvorhaben und wird als Teil des Digital Europe Programmes co-gefördert von der Europäischen Union.
URL:https://www.seg-pfungstadt.de/event/hands-on-machine-learning-praxiseinstieg-fuer-anwender-innen-in-der-produktion/
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SUMMARY:Der Mensch im Fokus des Change-Managements bei der Einführung von KI
DESCRIPTION:Inhalt des Workshops\nIn diesem Webinar lernen Sie die Umsetzungsphase des Change-Managements kennen und erfahren\, wie Mitarbeitende sinnvoll und nachhaltig in den Prozess mit eingebunden werden. Im Fokus steht die Etablierung eines partizipativen Prozesses\, der Widerstände reduziert und Akzeptanz für die neuen Strukturen fördert. \nInhalte des Webinars:\n– Haltung im Change-Management Prozess\n– Partizipatives Management und Umgang mit Widerständen\n– Praxisnahe Maßnahmen unter Einbindung der Mitarbeitenden \nGestalten Sie die Zukunft Ihrer Organisation – nachhaltig\, stabil und menschzentriert! \nDozent(en)\nLene Meyer \nZielgruppe\nMitarbeiter mittelständischer Unternehmen. \nVorkenntnisse\nKeine Vorkenntnisse nötig.
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SUMMARY:Mit IoT-Plattformen KI-Anwendungen ermöglichen
DESCRIPTION:Inhalt des Workshops\nUm das volle Potenzial von KI nutzen zu können\, ist ein hoher Digitalisierungsgrad erforderlich\, da nur so die notwendigen Daten in ausreichender Menge und Qualität zur Verfügung stehen. Mithilfe von IoT-Geräten (Internet of Things) lassen sich Prozesse in Echtzeit digital erfassen und abbilden\, was eine enorme Menge an Daten generiert. Um hiervon bestmöglich zu profitieren\, sind moderne KI-Methoden erforderlich\, die es ermöglichen\, die komplexen und vielfältigen Daten effizient zu verarbeiten. Dafür müssen diese jedoch zunächst über geeignete IoT-Plattformen gesammelt\, strukturiert und aufbereitet werden. Die sorgfältige Auswahl und Konfiguration dieser Plattformen ist entscheidend\, da sie die Grundlage für eine erfolgreiche Integration von IoT und KI bilden. Durch diese Kombination können Unternehmen in unterschiedlichen Bereichen der Wertschöpfungskette erhebliche Vorteile erzielen\, wie etwa die Optimierung von Abläufen\, die Verbesserung der Entscheidungsfindung und die Steigerung der Effizienz. \nLernziele\nDie Teilnehmenden\n– erhalten einen Überblick über den grundlegenden Aufbau von IoT-Plattformen\n– lernen Grundlagen maschineller Lernverfahren und von Digitalen Zwillingen kennen\n– erfahren die Voraussetzungen für den Einsatz von KI-Anwendungen und Digitalen Zwillingen\n– lernen die Einsatzmöglichkeiten von KI-Anwendungen und Digitalen Zwillingen in einer Produktionsumgebung kennen\n–  lernen Vorgehensmodelle zur Einführung von IoT-Plattformen im Unternehmen kennen\n– erfahren mehr zur Einbettung von KI-Anwendungen in bestehende Geschäftsmodelle \nZielgruppe\nMitarbeiter*innen mittelständischer Unternehmen. \nVorkenntnisse\nKeine Vorkenntnisse nötig. \nDozent\nNiklas Bönisch\, M. Sc.
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