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Veranstaltung


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08.12.2020 - 08.12.2020 | Frankfurt

Maschinelles Lernen zur Produktionsoptimierung bei Batch und Kontiprozessen

Am diesem Fortbildungstag wird eines der derzeit meistdiskutierten Themen aufgegriffen: Der Einsatz von Machine Learning, Big Data und KI in der Prozesstechnik, für den derzeit eine VDI-Richtlinie entwickelt wird. Zielgruppe sind Produktionsleiter, Betriebsleiter, MSR Ingenieure, Betriebsingenieure, Leiter der Technik und Digitalisierungsverantwortliche.

Immer, wenn neue Technologien wie „Maschinelles Lernen“ und „Big Data“ aufkommen, werden diese konzeptlos und unsystematisch genutzt. Dies führt zu Projekten ohne nachweisbaren Nutzen und gefährdet auch die Sicherheit von Produktionsanlagen. Um den Anwender Sicherheit zu geben, ist es notwendig, den Stand der Technik zu kennen. Dazu dienen Normen und Richtlinien.

Der Richtlinienausschuss VDI/VDE/GMA RA 7.24 „Big Data“ hat sich zum Ziel gesetzt, eine solche Richtlinie für die Anwendung von Big Data Verfahren zur Produktionsoptimierung zu entwickeln. Diese kommende Richtlinie, die VDI 3714 gibt einen guten Überblick über den Stand der Technik, legt sich dabei aber nicht auf ein Vorgehensmodell fest.

Ziel dieses Seminars ist es, die Richtlinie zu erläutern, praktische Anwendungshinweise zu geben und eine Fusion zwischen der neuen Richtlinie, neuen Technologien und dem etablierten Six Sigma Ansatz als Vorgehensmodell vorzustellen. Dabei werden alle Aspekte besprochen, von der Datenbereinigung, Transformation der Daten, Modellierung, Modellnutzung bis zur Real Time Optimierung von Prozessen

Hinweise zur Teilnahme:

Termin:

08.12.2020

Veranstaltungsort:

DECHEMA-Haus
Theodor-Heuss-Allee 25
60486 Frankfurt
Hessen
Deutschland

Zielgruppe:

Studierende, Wissenschaftler

E-Mail-Adresse:

Relevanz:

überregional

Sachgebiete:

Chemie, Elektrotechnik, Maschinenbau

Arten:

Vortrag / Kolloquium / Vorlesung

Eintrag:

05.08.2020

Absender:

Dr. Christine Dillmann

Abteilung:

Öffentlichkeitsarbeit

Veranstaltung ist kostenlos:

nein

Textsprache:

Deutsch

URL dieser Veranstaltung: http://idw-online.de/de/event66667


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