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In diesem Kurs erhalten Sie einen Überblick darüber, wie Machine Learning in der industriellen Produktion systematisch eingesetzt werden kann. Sie werden das »Machine Learning for Production« ML4P-Vorgehensmodell kennenlernen, das im Rahmen eines Fraunhofer-Leitprojekts von mehreren Fraunhofer-Instituten entwickelt wurde. Wir diskutieren, was in jeder Phase eines Machine Learning-Projekts zu beachten ist, und vertiefen einzelne Phasen anhand eines Anwendungsbeispiels, des Presshärtens. In einem zweiten Anwendungsbeispiel stellen wir den Einsatz von Machine Learning für die Materialerkennung beim Bohren vor. Diesen Online-Kurs können Sie jederzeit pausieren und zu einem späteren Zeitpunkt fortsetzen (»self-paced«).

Die angebotene Schulung vermittelt Ihnen die rechtlichen Grundlagen der Mensch-Roboter-Kollaboration und leitet anhand praktischer Beispiele die Vorteile von MRK für den Anlagenbetreiber her. Die Teilnehmer lernen die allgemeine Vorgehensweise zur Absicherung eines Arbeitsplatzes und planen selbst in Gruppenarbeit erste MRK-Stationen.

Industrieroboter bieten die Möglichkeit innerhalb eines Arbeitsraums verschiedenste Technologien wie Spanen, Fügen und auch Umformen einzusetzen. Im Vergleich zu Werkzeugmaschinen ergeben sich Vorteile bezüglich Kosten, Flexibilität und Skalierbarkeit. Neben den Potentialen stellen sich jedoch auch oft Fragen, inwieweit ein Roboter die Technologien, die eine präzise Bahnbewegung voraussetzen, anforderungsgerecht erfüllen kann. Auf diese möchten wir mit der Eröffnung eines Applikationszentrums zur Roboterbearbeitung eine Antwort geben.

Das Fraunhofer IWU richtet gemeinsam mit der SAENA Sächsische Energieagentur GmbH den Thementag »Klimaneutralität in der Fabrik«. Wir bieten sächsischen Akteuren Raum für den Wissensaufbau und Erfahrungsaustausch zu aktuellen F&E-Ergebnissen sowie Anwendungsprojekten im Geschäftsfeld des klimaneutralen Fabrikbetriebs.

Die zweitägige Schulung Kompakteinstieg »Maschinelles Lernen in der Produktion« gibt Ihnen einen Überblick über Anwendungsmöglichkeiten und Projektphasen, von der Datenaufnahme bis zur Modellierung sowie über die Zusammenarbeit innerhalb eines Projekts. Im Rahmen eines Mini-Workshops entwickeln Sie abschließend die ersten Grundlagen für Ihre Use Cases.

Quantencomputing zu werden, hat bereits begonnen. Entscheidend für den gewinnbringenden Fortschritt ist Software, welche die Eigenschaften des Computers ideal ausnutzt. Dafür braucht es Expertise! Hier greift diese Schulung an und ermöglicht einen einfachen, intuitiven Einstieg in die Welt der Notation und Methodik.

Das Angebot richtet sich insbesondere an interessierte Fach-und Führungskräfte aus den Bereichen Projektierung, Produktionsplanung, Forschung, Entwicklung und Konstruktion, die vorrangig in den Branchen Maschinen- und Anlagenbau, der Zulieferindustrie bzw. in metallbe- und verarbeitenden Unternehmen beschäftigt sind. Die Vermittlung und Intensivierung von Elementarkenntnissen zu den Wasserstoffsystemen Brennstoffzelle (FC – Fuel Cell) und Eletrolyseur (EC – Electrolyser) wird mit substanziellem Wissen zu Produktionstechnologien gekoppelt und das wirtschaftliche Potenzial der Fertigung von FC- und EC- Komponenten dargestellt, um somit letztlich einen Transfer in die industrielle Anwendung zu intensivieren.

Die wachsende Produktvielfalt bei gleichzeitiger Individualisierung und immer kürzere Produktlebenszyklen stellen Unternehmen vor die Herausforderung, die Produktion flexibel und effizient zu gestalten. Neue und innovative Lösungen werden benötigt, um diesen Anforderungen gerecht zu werden. Die Vernetzung von Maschinen, Services und Menschen über den gesamten Produktionsprozess – »Smart Production« – wird dabei immer wichtiger.

In unserer digitalen Schulung vermitteln wir den Teilnehmenden einen breitgefächerten Überblick über zentrale Begriffe, Konzepte, Methoden und Anwendungen des Maschinellen Lernens in der Produktion und ermöglichen ihnen damit einen Schnelleinstieg in das Thema. Durch erste »Hands-on«-Erfahrung in praxisnahen Anwendungsszenarien und das enge Zusammenspiel von Theorie und Praxis werden die gegebenenfalls vorhandenen Einstiegshürden in das komplexe Thema abgebaut, ein niederschwelliger Themeneinstieg gewährleistet und der Wissenstransfer in Unternehmen gefördert. Nach der Schulung sind die Teilnehmenden in der Lage, Einsatzmöglichkeiten Maschineller Lernverfahren in der eigenen Produktion zu erkennen, den damit verbundenen Aufwand und Nutzen abzuschätzen und erste eigene ML-Projekte zu planen.

Mit unserer Schulung »Akustik elektrischer Antriebe« möchten wir Ihnen ein breites und fachübergreifendes Wissen rund um die Akustik elektrischer Antriebe vermitteln, etwas von unserem Know-how bezüglich der Messung akustischer Kenngrößen weitergeben und Lösungsansätze für die Praxis aufzeigen.