Kurzusleírás

Bevezetés a generatív MI-be

  • Áttekintés az MI gyártási alkalmazásairól
  • A generatív MI alapelvei
  • Valós alkalmazások és esettanulmányok

Tervezés optimalizálása generatív MI-vel

  • MI alkalmazása terméktervezésben és -fejlesztésben
  • Esettanulmány: Generatív tervezés gyakorlatban
  • Kreativitás és innováció növelése a terméktervezésben

Prediktív karbantartás

  • MI implementálása berendezések karbantartási előrejelzéséhez
  • Műhely: Prediktív karbantartási modell készítése
  • Állásidő és karbantartási költségek csökkentése MI-vel

Minőségellenőrzés javítása

  • MI alkalmazása minőségbiztosítási folyamatokban
  • Gyakorlat: MI-alapú hibajelzés és elemzés
  • Termékminőség javítása gépi tanulási algoritmusokkal

Adatelemzés és döntéshozatal

  • MI által generált betekintések értelmezése a termelés javításához
  • Csoportos tevékenység: Adatvezérelt döntéshozatali forgatókönyvek
  • Adatvizualizáció használata az MI kimenetek jobb megértéséhez

MI integrálása gyártási rendszerekbe

  • Stratégiák az MI bevezetésére a meglévő gyártási folyamatokba
  • Panelbeszélgetés: Kihívások leküzdése az MI integrációban
  • Ajánlott eljárások az MI implementálásához gyártási környezetekben

Jövőbeli trendek a gyártási MI-ben

  • Új technológiák feltárása és potenciális hatásaik
  • Interaktív ülés: Felkészülés a gyártási MI jövőjére
  • A fejlődés élvonalában maradás folyamatos tanulással az MI területén

Gyakorlati órák

  • Gyakorlati projektek generatív MI eszközökkel
  • Társebészet és csoportos bemutatók
  • Záró projekt: Átfogó MI stratégia kidolgozása egy gyártási forgatókönyvhöz

Összegzés és következő lépések

Követelmények

  • Háttér a gyártásmérnöki vagy folyamatfejlesztési területen
  • Alapvető MI és gépi tanulási fogalmak ismerete
  • Alapvető programozási ismeretek, előnyösen Python nyelven

Közönség

  • Gyártásmérnökök
  • Folyamatfejlesztési szakemberek
  • MI-fejlesztők
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Vélemények (3)

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák