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AI400: Predictive Maintenance in der Industrie mit Machine Learning

Training: Künstliche Intelligenz

Entwickler und IT-Fachkräfte erhalten eine praxisnahe Einführung in Predictive Maintenance mit Machine Learning. Vermittelt werden Grundlagen zu Statistik, datengetriebenen Ansätzen und Vorhersagemodellen sowie die Verarbeitung von Sensordaten. Behandelt werden Anwendungsfälle aus der Industrie, in denen Techniken der Datenanalyse und des maschinellen Lernens mit Python praktisch angewendet und verglichen werden.

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Agenda:

Einführung in die Grundlagen der Predictive Maintenance
- Forecasting
- Statistik etc.

Vergleich und Beispiele verschiedener Techniken wie z.B.
- Datenanalysen/ML
- IoT
- Zustandsüberwachung etc.

Verschiedene Anwendungsszenarien und Use Cases untersuchen, einschließlich der Analyse von Zeitreihen von Sensordaten

Einführung in Python-Bibliotheken und -Tools zur Implementierung von Predictive Maintenance-Lösungen, wie z.B.
- Scikit-learn
- TensorFlow
- Keras etc.

Praktische Übungen zur Anwendung der erlernten Techniken in Python (einschließlich der Implementierung von einfachen Use Cases)

Diskussion über Best Practices und zukünftige Entwicklungen in der Predictive Maintenance, wie z.B.

KI-basierte Techniken
Integration von Daten aus verschiedenen Quellen etc.

Ziele:

Grundlagen der Predictive Maintenance verstehen, verschiedene Techniken kennenlernen, Anwendungsszenarien untersuchen, Python-Anwendungen für Predictive Maintenance entwickeln können.

Zielgruppe:

Entwickler
IT-Fachkräfte

Voraussetzungen:

Um dem Lerntempo und den Inhalten des Trainings AI400 Predictive Maintenance in der Industrie mit Machine Learning gut folgen zu können, empfehlen wir vorab die Teilnahme an folgenden Kursen:

Alternativ sind Vorkenntnisse aus folgenden Bereichen nötig:

Grundlagen der Python-Programmierung
Datenextraktion und Datenaufbereitung
Machine Learning

Beschreibung:

Wissen wann es passiert, bevor es passiert. Das ist die Grundidee von ‚Predictive Maintenance‘. Um dieses Ziel zu erreichen, werden relevante Zustandsdaten und Umgebungsparameter der zu beobachtenden Systeme gesammelt und mittels statistischer Verfahren und Maschinellem Lernen ausgewertet. Lassen die gesammelten Daten eine Fehlfunktion wahrscheinlich erscheinen, so löst das System einen Alarm aus und eine zeitnahe Wartung kann eingeplant werden.

Der Workshop AI400 Predictive Maintenance in der Industrie mit Machine Learning zielt darauf ab, den Teilnehmern das Wissen und die Fähigkeiten zu vermitteln, ein solches System einzusetzen. Zu diesem Zweck werden die Grundlagen von Predictive Maintenance, einschließlich Statistik, datengetriebener Ansätze und Vorhersagemodellen, vorgestellt. Dabei wird der Kurs auf die Verarbeitung von Sensordaten eingehen und anhand von Anwendungsfällen verschiedene Techniken der Datenanalyse und des maschinellen Lernens einführen und vergleichen. Teilnehmer werden auch lernen, wie sie diese Techniken in Python anwenden können, um Use Cases selbst zu implementieren.