Schulungsübersicht

Einführung in KI in der Qualitätskontrolle

  • Überblick über die Verwendung von KI in Herstellungsprozessen zur Qualitätssicherung
  • Anwendungen in der Inspektion, Fehlererkennung und Einhaltung von Vorschriften
  • Vorteile und Einschränkungen von AI-gestützter Qualitätskontrolle (QA)

Erheben und Vorbereiten von Qualitätssicherungsdaten

  • Arten von Daten, die in der QA verwendet werden (Bilder, Sensoren, Produktionsprotokolle)
  • Beschreiben visueller Datensätze mit LabelImg
  • Datenspeicherung und Strukturierung für das Training von Modellen

Einführung in Computer Vision für die QA

  • Grundlagen der Bildverarbeitung mit OpenCV
  • Vorverarbeitungstechniken für industrielle Bilder
  • Extrahieren visueller Merkmale zur Analyse

Machine Learning zur Fehlererkennung

  • Training einfacher Klassifikatoren zur Defektidentifizierung
  • Verwendung von convolutional neural networks (CNNs)
  • Unsupervised Learning zur Erkennung von Anomalien

Ertrag Forecasting mit AI-Modellen

  • Einführung in Regressionsverfahren
  • Bau von Modellen zur Produktionsausbeuteveranschaulichung
  • Auswerten und Verbessern der Vorhersagegenauigkeit

Integration von KI mit Produktionsystemen

  • Deployment-Optionen für Inspektionsmodelle
  • Edge AI vs. Cloud-basierte Analyse
  • Automatisieren von Warnungen und Qualitätssicherungsberichten

Praktisches Fallbeispiel und Abschlussprojekt

  • Entwicklung eines end-to-end-KI-Inspektionsprototyps
  • Training und Testen mit Beispiel-QA-Datensätzen
  • Darstellung einer funktionalen QualitätssicherungskI-Lösung

Zusammenfassung und weitere Schritte

Voraussetzungen

  • Grundlegendes Verständnis von Herstellungsprozessen oder Qualitätssicherung (QA)
  • Erfahrung mit Tabellenkalkulationsprogrammen oder digitalen Berichtsformularen
  • Interesse an datengesteuerten Qualitätskontrollmethoden

Zielpublikum

  • Qualitätssicherungsfachkräfte
  • Produktionsleiter
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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