Seminar KI-Anwendungen für Produktion, Logistik und Instandhaltung

Industrielle KI erfolgreich planen und umsetzen

• Von Consumer-KI zu Industrie-KI: Anforderungen, Einsatzgebiete, Erfolgsfaktoren
• Typische industrielle Anwendungsfälle (z. B. visuelle Qualitätskontrolle, Predictive Maintenance) und deren Nutzen
• Entscheidungskriterien: Wann lohnt sich KI? Einführung in den KI-Eignungs-Check
• Grundlagen der Wirtschaftlichkeitsbewertung: ROI, TCO, Rechenbeispiel zur Ausschussreduktion
• Vorgehensmodell zur KI-Entwicklung (angelehnt an CRISP-DM): Von der Idee bis zur Inbetriebnahme
• Datenquellen, Datenqualität und -aufbereitung: Sensorik, MES/ERP-Systeme, Feature Engineering
• Datenplattformen: Vergleich On-Premise vs. Cloud unter Aspekten wie Latenz, Sicherheit und Kosten
• Kommunikation industrieller Daten: Einführung in Publish-Subscribe-Konzepte (z. B. MQTT)
• Auswahl und Bewertung von KI-Modellen: maschinelles Lernen, Deep Learning, Evaluierung mit Metriken
• Erklärbarkeit in der Praxis: Einführung in Explainable AI (z. B. SHAP, LIME)
• Systemintegration: Anbindung an OT/IT (z. B. OPC UA, ERP, MES), Edge vs. Cloud Deployment
• Monitoring und Betrieb: Umgang mit Model Drift, technische Umsetzung, Mitarbeiterakzeptanz
• Eigene Umsetzung planen: Entwicklung eines persönlichen Maßnahmenplans (First 100 Days)

Lernziele

Künstliche Intelligenz (KI) verspricht große Potenziale für Effizienz, Qualität und Verfügbarkeit – besonders in technischen Bereichen wie Produktion, Logistik und Instandhaltung. Doch viele Projekte bleiben im Versuchsstadium stecken. Dieses zweitägige Intensivseminar unterstützt Sie dabei, das Thema strukturiert, wirtschaftlich fundiert und praxisnah anzugehen.Sie erfahren, was industrielle KI auszeichnet und in welchen Fällen sie echten Mehrwert schafft – technisch wie  wirtschaftlich. Sie lernen, wie Sie sinnvolle Anwendungsfälle identifizieren, Daten systematisch aufbereiten, geeignete Modelle auswählen und diese in bestehende Systeme integrieren. Zahlreiche Fallbeispiele und interaktive Übungen helfen Ihnen dabei, eigene Projektideen zu entwickeln und konkrete nächste Schritte zu definieren.

ZielgruppenFach- und Führungskräfte aus Produktion, Logistik, Instandhaltung, Engineering, Digitalisierung und IT, die KI-Projektemethodisch begleiten, umsetzen oder vertreten sollen.Keine KI-Vorkenntnisse erforderlich. Ein technisches Grundverständnis ist von Vorteil.