Künstliche Intelligenz in der Produktion: Ein Blick in die Praxis

Dieses Webseminar ist praxisnah! Erleben Sie anhand eines echten Use Cases, wie mittels Machine-Learning-Modellen der Produktionsprozess eines Rohmetall-Herstellers permanent optimiert wird. Die laufende Produktionsprozess-Überwachung sowie der Zugriff auf bereits gesammelte Parameter aus der Vergangenheit sind wesentliche Bestandteile dieses Praxiseinblicks. Denn: Bleiben im Modell diagnostizierte Abweichungen unbeachtet, führen diese unweigerlich zu Problemen. Eine frühzeitige Erkennung dieser Abweichungen hilft, Produktionsteams das rechtzeitiges Eingreifen zu ermöglichen. Erst dann können ein erhöhter Energiebedarf beispielsweise oder auch ein steigender Produktionsausschuss vermieden werden. Data Scientist Sascha Henzgen sowie Dr. Harald Lakatha, Sales Manager der pmOne zeigen Ihnen in 90 Minuten – inkl. umfangreicher Live-Demo – alle für einen Produktionsoptimierungsprozess notwendigen Schritte. Zudem erläutern sie fachliche Hintergründe und zeigen, wie die Modellierung in der Microsoft Azure Machine Learning-Umgebung erfolgt.