Zielgruppe
Der Workshop richtet sich an Fach- und Führungskräfte aus IT, Qualitätssicherung und Materialprüfung, die Verantwortung für Analyseprozesse, Messdaten, Prüfverfahren oder Qualitätssysteme tragen. Angesprochen sind Personen, die mit großen Datenmengen aus Prüf- und Produktionsprozessen arbeiten und diese systematisch auswerten möchten.
Ziel des Workshops
Moderne Mess- und Prüftechnologien erzeugen heute große Mengen hochauflösender Daten. Die zentrale Herausforderung besteht darin, Muster, Abweichungen und Zusammenhänge in diesen Massendaten zuverlässig zu erkennen.
Der Workshop zeigt,
wie analytische Methoden und KI bei der Mustererkennung unterstützen
wie aus Mess- und Prüfdaten verwertbare Erkenntnisse gewonnen werden
wie Qualitätssicherung datenbasiert weiterentwickelt werden kann
Ziel ist es, den Teilnehmenden eine fundierte Grundlage zu vermitteln, um Analyse- und KI-Methoden im eigenen Qualitätsumfeld sinnvoll einzusetzen.
Ihr Nutzen
Nach dem Workshop können Sie
Analyse- und KI-Methoden für QS- und Materialprüfungsdaten einordnen
Potenziale für Mustererkennung, Fehlerfrüherkennung und Prozessstabilität bewerten
Zusammenhänge in komplexen Messdaten erkennen
datenbasierte Entscheidungen in QS und Produktion fundierter treffen
Sie gewinnen Klarheit darüber, welche Methoden realistischen Mehrwert liefern und welche Voraussetzungen dafür notwendig sind.
Inhalte des Workshops
Einordnung und Begriffsverständnis
Abgrenzung von
- Künstlicher Intelligenz
- Predictive Modeling
- Data Mining
- Analytics in QS und Materialprüfung
Zusammenspiel von Daten, Methoden und Fachwissen
Der Data-Mining- und Analyseprozess
- Von der Fragestellung zur Auswertung
- Datenverständnis und Zieldefinition
- Modellentwicklung und Validierung
- Integration der Ergebnisse in QS-Prozesse
Analytische Methoden in QS und Materialprüfung
Überblick über relevante Verfahren und Anwendungsbeispiele aus
- Fehler- und Anomalieerkennung
- Trend- und Abweichungsanalysen
- Klassifikation und Prognose von Qualitätsmerkmalen
Einsatz in Expertensystemen
- Unterstützung von Prüf- und Entscheidungsprozessen
- Regelbasierte und datengetriebene Ansätze
- Mensch-Maschine-Zusammenspiel in der Qualitätssicherung
Datenqualität und Datenaggregation
- Bedeutung von Datenqualität für belastbare Ergebnisse
- Umgang mit Messrauschen, Ausreißern und fehlenden Werten
- Aggregation, Zeitbezug und Kontextinformationen
- Grundlagen von Daten-Governance und Nachvollziehbarkeit
Methodik
Der Workshop kombiniert kompakt strukturierte Vorträge, konkrete Praxisbeispiele, Diskussion typischer Fragestellungen aus QS und Materialprüfung.
Komplexe analytische Inhalte werden verständlich, praxisnah und anwendungsorientiert vermittelt.
Dauer des Workshops
2 bis 3 Stunden als kompakter Entscheidungsworkshop
alternativ als 1-Tages-Seminar mit vertiefenden Praxisbeispielen
Veranstaltungsort
Bei Ihnen im Unternehmen
Nächster Schritt
Lassen Sie uns gemeinsam klären, wie KI, Predictive Modeling und Data Mining Ihre Qualitätssicherung und Materialprüfung wirkungsvoll unterstützen können.
Fragen Sie unverbindlich an. Ich melde mich persönlich bei Ihnen, um Inhalte, Zielsetzung und Rahmenbedingungen abzustimmen.