Qualitätssicherung
Seminar: KI zur Prozessoptimierung
Prozess- und Produktoptimierung mit KI - für mehr Effizienz, Qualität und Innovationskraft
Seminar-Nr.: 20401171
Termin auswählenDer Nutzen im Überblick
Warum ist KI im Prozessmanagement und zur Produktoptimierung wichtig?
Künstliche Intelligenz verändert die Industrie grundlegend. Insbesondere Prozesse in Produktion und Entwicklung werden zunehmend datengetrieben gesteuert, analysiert und kontinuierlich optimiert. Unternehmen, die diese Entwicklung aktiv nutzen, steigern Effizienz, Qualität und Innovationskraft nachhaltig.
Das Seminar beleuchtet dabei bewusst mehrere Perspektiven:
Zum einen lernen Sie die Prozessoptimierung kennen, bei der Sie Abläufe in der Fertigung effizienter gestalten, Durchlaufzeiten verkürzen, Prozesse stabilisieren und Ressourcen optimal einsetzen. Zum anderen erfahren Sie, wie Sie durch die Produktoptimierung Produkte gezielt verbessern, Fehler reduzieren und Innovationen schneller vorantreiben. So verstehen Sie, wie optimierte Prozesse die Grundlage für hochwertige Produkte und nachhaltige Innovationen schaffen.
Außerdem lernen Sie, wie Sie KI im Prozessmanagement gezielt nutzen, um messbare Verbesserungen in Ihrem Unternehmen zu erreichen und sich klare Wettbewerbsvorteile zu sichern.
Ihr Nutzen des Seminars KI zur Prozess- und Produktoptimierung
In dieser Weiterbildung lernen Sie, wie Sie konkrete Anwendungsfälle für Künstliche Intelligenz in Ihrem Unternehmen identifizieren und systematisch zur Prozess- und Produktoptimierung einsetzen.
Sie gewinnen Sicherheit im Umgang mit Daten, Methoden und Technologien und verstehen, welche Voraussetzungen für erfolgreiche KI-gestützte Prozessoptimierung notwendig sind. Durch den starken Praxisbezug sind Sie nach dem Seminar in der Lage, erste KI-Lösungen eigenständig anzustoßen und gezielt messbare Effizienzgewinne, stabilere Prozesse und eine höhere Produktqualität zu realisieren.
Was Sie konkret lernen und anwenden können
Sie lernen im Seminar KI zur Prozessoptimierung zentrale Methoden der Künstlichen Intelligenz kennen und wenden diese direkt auf praxisnahe Fragestellungen an.
Anhand durchgängiger Use Cases entwickeln Sie eigene Lösungsansätze und erleben Schritt für Schritt, wie aus Daten ein funktionierendes KI-System entsteht, das Prozesse optimiert und die Qualität der Endprodukte gezielt verbessert. Sie arbeiten praxisnah mit realen Beispielen aus Qualität und Produktion und übertragen die Ergebnisse auf Ihre eigenen Anwendungsfelder.
Sie lernen zudem, wie Sie KI in der Qualitätssicherung gezielt einsetzen, datenbasierte Entscheidungen treffen und Projekte erfolgreich steuern. So sind Sie in der Lage, technische Abläufe datenbasiert und messbar zu optimieren und Produkte systematisch weiterzuentwickeln.
Am Ende der Weiterbildung verfügen Sie über einen konkreten methodischen Werkzeugkasten, mit dem Sie den Einsatz von KI für Ihre technischen Prozesse sowie zur gezielten Produktoptimierung eigenständig planen, begleiten und umsetzen können.
Seminarinhalt
Tag 1: Grundlagen, Anwendungen und Voraussetzungen
1. KI in technischen Prozessen: Anwendungen, Potenziale und Herausforderungen
- Praktische Beispiele aus der Industrie
- KI in Produktion, Wartung und Qualitätssicherung
- Prozessoptimierung, Predictive Maintenance, Predictive Quality und Anomalieerkennung
- Chancen, Grenzen und Herausforderungen beim Einsatz von KI
2. Grundlagen von KI und Maschinellem Lernen
- Grundbegriffe und Konzepte der Künstlichen Intelligenz und des Maschinellen Lernens
- Unterschiede zwischen klassischen Algorithmen und lernenden Verfahren
- Supervised, Unsupervised und Reinforcement Learning
- Typische Algorithmen und industrielle Anwendungsgebiete
3. Voraussetzungen und Datenbasis für erfolgreiche KI-Projekte
- Technische und organisatorische Anforderungen
- Dateninfrastruktur, Datenverfügbarkeit und Datenqualität
- Mitarbeiterqualifikationen, Schulungsbedarf und Rollen im KI-Projekt
- Datenvorbereitung, Datenbereinigung und Feature Engineering
Tag 2: Modellierung, Implementierung und Integration
4. Maschinelles Lernen für technische Anwendungen
- Auswahl geeigneter Lernmethoden für konkrete industrielle Fragestellungen
- Supervised Learning: Regression und Klassifikation
- Unsupervised Learning: Clustering und Anomalieerkennung
- Einordnung von Reinforcement Learning für technische Prozesse
5. Entwicklung, Training und Bewertung von KI-Modellen
- Auswahl geeigneter Algorithmen für spezifische Anwendungsfälle
- Training, Validierung und Test von Modellen
- Modellbewertung und Hyperparameteroptimierung
- Interpretation der Ergebnisse im technischen Anwendungskontext
- Grenzen und Risiken von Modellen bei realen Prozessdaten
6. KI-Einführung, Deployment und Integration in technische Prozesse
- Methodisches Vorgehen bei der KI-Einführung
- Identifikation geeigneter technischer Prozesse
- Entwicklung einer KI-Strategie und Integration in das Prozessmanagement
- Deployment von Modellen in Produktionsumgebungen
- Integration in bestehende IT-, Automatisierungs- und Datenlandschaften
- Überwachung, Pflege und Weiterentwicklung produktiver KI-Systeme
- Best Practices, Erfolgsfaktoren und typische Stolpersteine
Wir setzen ausschließlich browserbasierte Tools im Rahmen unserer Webinare ein. Es sind somit keine Installationen im Vorfeld notwendig.
Zur Teilnahme an unseren digitalen Angeboten benötigen Sie:
- eine Internetverbindung mit mind. 6000er-DSL-Leitung. Wir empfehlen die Nutzung eines LAN-Kabels.
- einen aktuellen Webbrowser (Google Chrome, Firefox, Edge). Bitte beachten Sie, dass eine Teilnahme über den Internet Explorer nicht möglich ist und dass wir bei der Nutzung des Safari-Browsers eine einwandfreie Funktion nicht garantieren können.
- ein audiofähiges Endgerät (PC oder Laptop) mit Lautsprecher/Kopfhörer, Mikrofon und Webcam. Bei der Nutzung von Tablets empfehlen wir Android-Geräte.
- Sollte es in Ihrem Kurs eine Erfolgskontrolle geben, benötigt jeder Teilnehmer/jede Teilnehmerin ein eigenes Endgerät.