Die digitale Transformation ist in vollem Gange. Doch auch wenn KI mittlerweile zum allgemeinen Sprachgebrauch gehört, stellt die zielgerichtete Auswahl geeigneter Daten oft die zentrale Hürde bei der Umsetzung dar. In diesem Workshop erhalten Sie einen Überblick über die Potenziale einer systematischen Daten- und Merkmalsauswahl.
Dabei werden unter anderem die Themen Datenarten, Datenqualität und Datenanalyse, standardisierte Datenschnittstellen sowie Feature Engineering behandelt. Anhand des PPR-Modells (Produkt, Prozess und Ressource) werden Sie gemeinsam geeignete Daten aus einer Beispielanlage identifizieren und einen Beispieldatensatz in einer explorativen Datenanalyse untersuchen.
Anhand von Praxisbeispielen aus den Bereichen Qualitätssicherung, Instandhaltung und Prozessoptimierung zeigen wir Ihnen, wie Sie tragfähige Datensätze aufbauen.
Inhalte
- Bedeutung von Daten für KI-Anwendungen
- Zusammenhang von Daten- und Modellqualität
- Standardisierte Datenschnittstellen
- Umsetzungsbeispiele am Fraunhofer IGCV
Zielgruppe
Die Veranstaltung richtet sich an Anlagenverantwortliche und -Planer, Führungskräfte aus der Fertigung und Prozessexpert:innen. Es werden keine Vorkenntnisse benötigt.
Referent:innen
Saskia Hutschenreiter und Jannik Möhrle arbeiten am Fraunhofer IGCV.
Beide Referent:innen sind im Mittelstand-Digital Zentrum Augsburg tätig.
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