Schulungsübersicht

Einführung in Edge AI in Industrial Automation

  • Überblick über Edge AI und seine Anwendungen in der Industrie
  • Vorteile und Herausforderungen beim Einsatz von Edge AI in der Industrie
  • Fallstudien über erfolgreiche Edge AI-Anwendungen in der Fertigung

Einrichten der Edge AI-Umgebung

  • Installieren und Konfigurieren von Edge AI-Tools
  • Einrichten von industriellen Sensoren und Datenerfassungssystemen
  • Einführung in relevante Edge AI-Frameworks und -Bibliotheken
  • Praktische Übungen zur Einrichtung der Umgebung

Prädiktive Wartung mit Edge AI

  • Einführung in die vorausschauende Wartung
  • Entwicklung von KI-Modellen für die Überwachung des Anlagenzustands
  • Implementierung von Fehlererkennung und -vorhersage in Echtzeit
  • Praktische Übungen zur vorausschauenden Wartung

Qualitätskontrolle mit Edge AI

  • Überblick über die Qualitätskontrolle in der Fertigung
  • KI-Techniken zur Fehlererkennung und -klassifizierung
  • Implementierung von Vision-basierten Qualitätskontrollsystemen
  • Praktische Übungen für Qualitätskontrollanwendungen

Prozessoptimierung mit Edge AI

  • Einführung in die Prozessoptimierung
  • Einsatz von AI für die Prozessüberwachung und -steuerung in Echtzeit
  • Implementierung von AI-gesteuerten Entscheidungsfindungssystemen
  • Praktische Übungen zur Prozessoptimierung

Einsatz und Verwaltung von Edge AI-Lösungen

  • Einsatz von KI-Modellen auf industriellen Edge-Geräten
  • Überwachung und Wartung von Edge-KI-Systemen
  • Fehlerbehebung und Optimierung eingesetzter Modelle
  • Praktische Übungen zum Einsatz und zur Verwaltung

Tools und Frameworks für industrielle Edge-KI

  • Überblick über Tools und Frameworks (z. B. TensorFlow Lite, OpenVINO)
  • Verwendung von TensorFlow Lite für industrielle KI-Anwendungen
  • Praktische Übungen mit Optimierungswerkzeugen

Real-World-Anwendungen und Fallstudien

  • Rückblick auf erfolgreiche industrielle Edge AI-Projekte
  • Diskussion von branchenspezifischen Anwendungsfällen
  • Praktisches Projekt zur Erstellung und Optimierung einer realen industriellen KI-Anwendung

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Verständnis von KI- und maschinellen Lernkonzepten
  • Erfahrung mit industriellen Automatisierungssystemen
  • Grundlegende Programmierkenntnisse (Python empfohlen)

Zielgruppe

  • Wirtschaftsingenieure
  • Fachleute aus der Fertigung
  • KI-Entwickler
 14 Stunden

Teilnehmerzahl



Preis je Teilnehmer

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