Die Digitalisierung hat die Fertigungsindustrie revolutioniert, und Künstliche Intelligenz (KI) spielt dabei eine zentrale Rolle. Industrial AI ist ein Schlüsselbereich, der die Wettbewerbsfähigkeit und Innovationskraft eines Unternehmens maßgeblich beeinflusst. Durch den gezielten Einsatz von KI können Betriebsprozesse optimiert werden. Predictive Maintenance und intelligente Prozesssteuerung sind nur einige Beispiele dafür, wie Industrial AI die Effizienz steigert und Ausfallzeiten minimiert. Doch um diese Potenziale von KI in der Industrie zu nutzen, bedarf es einer passenden KI-Strategie. In unserer Schulung lernen Sie, wie Sie eine maßgeschneiderte Strategie entwickeln, die zu Ihrem Unternehmen passt und konkrete Ergebnisse liefert. Angefangen bei der Identifikation und Bewertung von Industrial AI-Potenzialen, über die Erstellung einer Use Case-Roadmap bis hin zur Planung von konkreten Analytics-Projekten zeigen wir Ihnen einen Weg, wie Ihnen die strategische Einführung von KI im Produktionsumfeld gelingt. Unser Training bietet eine ideale Plattform, um sich mit Experten, die vor ähnlichen Herausforderungen stehen, auszutauschen und von Best Practices zu profitieren.

Sie erlangen Verständnis für die Potenziale, Chancen und Herausforderungen von Industrial AI in produzierenden Unternehmen.

Industrial AI: Sie lernen, mit welchen Methoden und Werkzeugen Sie Betriebs- und Maschinendaten analysieren und bewerten sollten, um die Fertigungsprozesse Ihres Unternehmens zu optimieren.

Sie sind in der Lage, die Umsetzung von Industrial AI-Projekten in Ihrem Unternehmen erfolgreich zu planen.

Sie kennen typische Stolpersteine und Erfolgsfaktoren bei der Projektplanung und -durchführung.

Sie sind fähig, eine zukunftsfähige KI- und Datenstrategie zu definieren und erfolgreich in Ihrem Unternehmen zu verankern.

Geschäftsführung, Unternehmer, Managerinnen

Projektleitung

IT- und Fertigungsmanager

Mitarbeitende in Operational Excellence und Technologiemanagement

Nach einer Einführung in das Themenfeld Industrial AI und die wichtigsten Grundbegriffe erfolgt die Vermittlung von Methoden und Werkzeugen anhand eines Praxisbeispiels aus dem Maschinen- und Anlagenbau. Dabei werden die übergreifenden Themen Datenquellen, Daten-Infrastruktur, Data Analytics und Anwendungsfälle in den folgenden Blöcken behandelt:

Tag 1: Grundbegriffe und Konzepte der Industrial AI

• Beispiele und Veranschaulichung aus der Praxis
• Analyse von Unternehmensprozessen, Ressourcen und Datenquellen
• Identifikation und Bewertung von Industrial AI-Potenzialen
• Strukturierung der Ergebnisse in einer Use Case-Roadmap

Tag 2: Umsetzungsplanung & Strategieentwicklung von Industrial AI-Projekten

• Tools und Best Practices für eine Dateninventur
• Analyse der technischen und rechtlichen Rahmenbedingungen
• Einordnung von Anwendungsfällen in den Kontext der KI-, Daten- und Digitalisierungsstrategie von Unternehmen
• Ableitung von Veränderungen für den Change-Prozess und die Durchführung von Analytics-Projekten
• Aktuelle Trends und treibende Technologien in der Datenanalyse und KI
• Strategische Überlegungen für die Zukunft