Diese Weiterbildung vermittelt Kenntnisse und Fähigkeiten zur Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in industrielle Prozesse und Systeme. Die Teilnehmer lernen, wie KI-Technologien dazu beitragen, Produktionsabläufe zu optimieren und intelligente, vernetzte Systeme zu entwickeln.

KI in der Industrie 4.0: Übersicht

Die Integration von KI in die Industrie 4.0 ist entscheidend für die Schaffung intelligenter Produktionssysteme. KI-Technologien ermöglichen es Unternehmen, Daten in Echtzeit zu analysieren, Entscheidungen zu automatisieren und Prozesse zu optimieren.

Hauptanwendungsgebiete von KI in der Industrie 4.0:

• Datenanalyse und Vorhersage: Nutzung von KI zur Analyse von Produktionsdaten und zur Vorhersage von Wartungsbedarf.

• Automatisierung von Prozessen: Implementierung von KI-gestützten Automatisierungslösungen zur Effizienzsteigerung.

• Qualitätssicherung: Einsatz von KI zur Erkennung von Anomalien und zur Verbesserung der Produktqualität.

• Vernetzung und Interoperabilität: Integration von KI in cyber-physische Systeme und IoT-Anwendungen für eine nahtlose Kommunikation zwischen Maschinen.

Module der Weiterbildung

Grundlagen der Künstlichen Intelligenz

• Einführung in die Künstliche Intelligenz:

• Definition und Einsatzmöglichkeiten von KI.

• Ansätze der KI: Überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen, bestärkendes Lernen.

• Überblick über Algorithmen und Modelle der KI.

Programmierung und KI-Entwicklung

• Programmierung mit Python:

• Grundlagen der Programmierung für KI-Anwendungen.

• Einführung in KI-Bibliotheken wie TensorFlow und PyTorch.

• Entwicklung von Modellen zur Datenanalyse und Mustererkennung.

Implementierung von KI-Lösungen in der Industrie

• Datenmanagement und -analyse:

• Erstellung und Verwaltung von Datenbanken zur Speicherung großer Datenmengen.

• Methoden der Datenvorverarbeitung und -analyse.

• Nutzung von Big Data Technologien (Data Lakes, Data Warehouses).

• Integration in bestehende Systeme:

• Entwicklung von Schnittstellen zur Anbindung von KI-Modellen an industrielle Anwendungen.

• Sicherheits- und Datenschutzaspekte bei der Datenverarbeitung.

• Überwachung und Wartung von KI-Systemen im industriellen Umfeld.

KI-gestützte Automatisierung

• Roboter und Automatisierung:

• Einführung in die Robotik und deren Einsatz in der Industrie 4.0.

• No-Code-Programmierung von Robotern zur Integration von KI-Anwendungen.

• Entwicklung intelligenter Robotersysteme für spezifische Anwendungsfälle.

• Predictive Maintenance:

• Anwendung von KI zur Vorhersage von Wartungsbedarf und zur Reduzierung von Ausfallzeiten.

• Implementierung von Sensortechnologien zur Datenerfassung.

• Erstellung von Modellen zur Analyse von Betriebsdaten und zur Vorhersage von Störungen.

Cyber-physische Systeme und digitale Zwillinge

• Cyber-physische Systeme:

• Definition und Funktionsweise von cyber-physischen Systemen.

• Integration von KI zur Verbesserung der Interoperabilität und Reaktionsfähigkeit.

• Anwendungen in der Echtzeitüberwachung und -steuerung.

• Digitale Zwillinge:

• Erstellung und Nutzung digitaler Zwillinge zur Simulation und Optimierung von Produktionsprozessen.

• Einsatz von KI zur Analyse und Verbesserung der Systemleistung.

• Anwendungsbeispiele aus der Industrie.

Spezialisierung und Arbeitsmarktvorbereitung

• Projektmanagement für KI-Projekte:

• Durchführung eines praxisbezogenen Abschlussprojekts zur Anwendung des gelernten Wissens.

Voraussetzungen für die Weiterbildung

• Grundlegendes Interesse an KI-Technologien und industriellen Prozessen.

• Abgeschlossene Berufsausbildung, ein Studium oder eine Anpassungsqualifizierung im IT-Bereich oder ein bestandener Eignungstest.

• Deutschkenntnisse auf dem Niveau B1.

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