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Kostenfreies Web-Seminar: Smart Machines/Predictive Maintenance

Wie Sie Ihre Gesamtanlageneffektivität mittels industrieller KI steigern

Im Zusammenspiel von Herstellern und Betreibern von Anlagen und Maschinen stehen im Kontext der Industrie 4.0 Entwicklungen zunehmend Sensor-, Steuer- und Prozessdaten zur Verfügung. Viele Unternehmen sind derzeit noch in der Phase, diese zunächst über Condition Monitoring sichtbar und nutzbar zu machen.

Damit verbessern sich aber auch die Grundlagen, die OEE (Overall Equipment Effectiveness), die Effizienz (Energie, Material, …) sowie die mit dem Betrieb verbundenen Personalaufwände mit Hilfe von KI, insbesondere Machine Learning, zu optimieren. Die Störungsprognose ist hierbei nur ein Baustein, aber ein sehr wichtiger, um teure ungeplante Stillstände zu vermeiden.

Häufig werden feste Grenzwerte verwendet, um Störungen/Auffälligkeiten zu erkennen. Eine Identifizierung möglicher Störungsursachen ist jedoch mit steigender Anlagenkomplexität auch zunehmend schwierig. In der Praxis sind die Störungsursachen mehrdimensional und lassen sich häufig nicht anhand weniger statischer Kriterien erkennen. Gerade hier kann der Einsatz industrieller KI entscheidende Mehrwerte erbringen. So lassen sich einerseits Störungen präzise vorhersagen sowie auch deren Einflussfaktoren automatisiert identifizieren.

In der Kombination aus statistischen Methoden, industrieller KI und Prozess/Domänenwissen verwenden wir Verfahren und Modelle, die auch bei wenigen Störungsbeispielen pro Jahr, zuverlässig und rechtzeitig diese erkennen können.

Aber wie sieht das konkrete Vorgehen aus, um möglichst schnell und effektiv Mehrwerte in industriellen KI Projekten zu erreichen?

Web-Seminar-Inhalte

In diesem kompakten Web-Seminar geben wir Ihnen einen praxisorientierten, konkreten Überblick über die Möglichkeiten, Bedingungen, Erfolgsfaktoren und Lösungsansätze für die Nutzung der Potentiale industrieller KI im Bereich Smart Machines/Predictive Maintenance. Erfahren Sie mehr über Einsatzbereiche und erfolgreiche Use Cases aus der Praxis:

  • Automatische Anomalie Erkennung
  • Vorausschauende Erkennung von Störungen und Verschleißerscheinungen
  • Präzise Fehlerverortung bei minimalem Sensoreinsatz
  • Analyse und Erklärung von Störungsursachen und Durchsatzschwankungen
  • Optimierung von Produktivität und Qualität
  • Optimierung der Lebenszyklen von Anlagen/Maschinen
  • Senkung des Energie- und Materialverbrauchs
  • Integration in Shopfloor Systeme und IoT Infrastrukturen

Natürlich freuen wir uns auch, wenn Sie Ihre eigenen Anregungen und Fragestellungen interaktiv einbringen.

Web-Seminar-Termin: 28. Mai 2021

Das Web-Seminar findet in der Zeit von 10:00-11:00 Uhr (MEZ) statt.

 

Web-Seminar-Termin: 25. Juni 2021

Das Web-Seminar findet in der Zeit von 10:00-11:00 Uhr (MEZ) statt.

 

Für wen ist das Web-Seminar interessant?

Marktteilnehmer

  • Produzierende Unternehmen
  • Maschinen und Anlagenhersteller
  • Anlagenbetreiber (z.B. Energieversorger)
  • Wartungs- und Serviceunternehmen
  • Messtechnikhersteller
  • Komponentenhersteller
  • IoT-Plattformanbieter

Position 

  • Technologie Innovation: CIO, CDO, CTO, CEO
  • Fachliche Innovation: CEO, CMO, CSO, COO
  • Prozessverantwortliche
  • Bereichsverantwortliche
  • Planer
  • Techniker
  • Produktionsleiter
  • IT/KI Spezialisten

Funktion

  • Sie tragen die Verantwortung für Strategie  und Innovationsprojekte
  • Sie definieren fachliche Problemstellungen, Anforderungen und Details
  • Sie bewerten Mehrwert und Machbarkeit von KI/ML Lösungen und sind in den Entscheidungsprozess involviert

Ihr Web-Seminarleiter: Nils Funke

Ihr Web-Seminarleiter ist Nils Funke. Als Product Owner im Bereich KI & Machine Learning verantwortet Nils bei AIM die Anwendung und Übertragung innovativer Machine Learning Modelle und Verfahren aus der Forschung in die industrielle Praxis.

AIM – Agile IT Management GmbH
E-Mail: nfunke@agile-im.de
Telefon: 017678456811

 

Ihr Web-Seminarleiter: Arvin Arora

Arvin Arora ist seit 30 Jahren in der IT Branche und seit einigen Jahren mit Anwendung und Übertragung innovativer Machine Learning Modelle und Verfahren aus der Forschung in die industrielle Praxis befasst.

Als Mitbegründer und Geschäftsführer der AIM und der inserve GmbH verantwortet er den Aufbau der Data Science Teams und die Realisierung von Lösungen. Seine Kernkompetenzen liegen in den Bereichen Data Science/Machine Learning, Industrieprozesse und agile Softwareentwicklung.

AIM – Agile IT Management GmbH
E-Mail: aarora@agile-im.de

 

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