Von Predictive Maintenance bis Computer Vision: KI-Projekte, die OEE verbessern und Ausschuss messbar senken.
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Von Use-Case-Auswahl bis Prototyp: So bringst Du KI sicher in Forschung und Entwicklung.
Von der Kamera bis zur Entscheidung: robuste Prüfprozesse mit Computer Vision aufbauen und bewerten
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KI in Produktion & Industrie ist kein Experimentierfeld, sondern ein Hebel für messbare Performance: weniger Stillstände, stabilere Prozesse, bessere Qualität und schnellere Reaktionszeiten bei Störungen. In dieser Kurs-Kategorie finden Sie Weiterbildungen, die den Weg von der Idee zur belastbaren Lösung abdecken und dabei die Realität im Werk berücksichtigen.
Im Fokus stehen typische Industrie-Use-Cases wie Predictive Maintenance, Anomalieerkennung, visuelle Qualitätsprüfung mit Computer Vision, Prozessoptimierung, Energie- und Ressourcenmanagement sowie Demand- und Produktionsplanung. Sie lernen, welche Datenquellen (Sensorik, SCADA, MES, ERP, Historian) wirklich nutzbar sind, wie Datenqualität und Labeling organisiert werden und welche Modellansätze sich in rauen Umgebungen bewähren.
Ein weiterer Schwerpunkt ist die Industrialisierung von KI: Edge AI, Latenz- und Verfügbarkeitsanforderungen, MLOps für Produktionssysteme, Monitoring, Drift-Erkennung, Validierung sowie Compliance und Governance (z.B. EU AI Act). Ziel ist, KI-Lösungen so zu entwerfen, dass sie skalieren, auditierbar bleiben und auf dem Shopfloor akzeptiert werden.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .
Weiterbildungen zu KI in Produktion & Industrie richten sich an Fach- und Führungskräfte, die datengetriebene Verbesserungen in Fertigung, Instandhaltung, Qualitätssicherung und Supply Chain real umsetzen wollen. Der Unterschied zwischen einem Proof of Concept und einem produktiven KI-System liegt selten im Algorithmus, sondern in Datenzugang, Prozessintegration und Betrieb. Genau hier setzen die Kurse dieser Kategorie an.
Typische Themen sind Predictive Maintenance und Condition Monitoring, Anomalieerkennung auf Zeitreihen, Computer Vision für visuelle Inspektion, Inline-Qualitätsprüfung, Ausschuss- und Nacharbeitsreduktion sowie Prozessparameter-Optimierung. Sie lernen, wie Sie Daten aus Sensorik, PLC/SCADA, MES, ERP und Historian zusammenführen, Datenqualität bewerten und ein belastbares Feature- und Labeling-Konzept aufbauen. Ebenso wichtig: Wie definieren Sie KPIs wie OEE, MTBF/MTTR, First Pass Yield oder Energiekennzahlen so, dass der Business Case nachvollziehbar bleibt?
Ein weiterer Schwerpunkt ist die Skalierung: Edge AI für geringe Latenz, robuste Deployment-Strategien, MLOps in OT/IT-Hybridumgebungen, Modell-Monitoring, Drift-Management und sichere Updates. Dazu kommen Governance-Fragen, etwa Risikoklassifizierung, Dokumentation, Nachvollziehbarkeit und Anforderungen aus dem EU AI Act. Wer KI in der Industrie einführt, muss außerdem Change Management mitdenken: Akzeptanz am Shopfloor, klare Verantwortlichkeiten zwischen Data, Engineering und Operations sowie saubere Übergaben in den Betrieb.
Diese Kurs-Kategorie hilft Ihnen, KI-Projekte so zu planen und umzusetzen, dass sie in der Produktion laufen, messbar verbessern und standortübergreifend ausgerollt werden können.
