Modul 3: Cyber-Physische Systeme

In diesem praxisorientierten Training lernen die Teilnehmenden, wie IoT-Systeme und Künstliche Intelligenz zur Echtzeitüberwachung und Anomalieerkennung in industriellen Prozessen eingesetzt werden können. Sie erfahren, wie Sensordaten erfasst, analysiert und genutzt werden, um Prozesse zu optimieren, Fehler frühzeitig zu erkennen und Wartungen vorausschauend zu planen.

Die Teilnehmenden entwickeln ein fundiertes Verständnis für KI- und IoT-gestützte Überwachungssysteme und sind in der Lage, diese gezielt in industriellen Anwendungen anzuwenden.
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Intelligente Prozessüberwachung – Echtzeitdaten und Anomalieerkennung mit KI & IoT

Die digitale Transformation in der Industrie erfordert intelligente Systeme, die Produktionsprozesse nicht nur abbilden, sondern aktiv überwachen, analysieren und optimieren. In unserem Präsenztraining „Echtzeitüberwachung und Anomalieerkennung mit KI/IoT“ erhalten die Teilnehmenden einen praxisnahen Einblick in moderne Technologien zur Prozessüberwachung – mit Fokus auf IoT-gestützte Datenerfassung und KI-basierte Mustererkennung.

Im Mittelpunkt steht die Frage: Wie lassen sich Sensordaten in Echtzeit nutzen, um Anomalien frühzeitig zu erkennen, Stillstände zu vermeiden und Wartungen vorausschauend zu planen? Das Training vermittelt die Funktionsweise und den Aufbau von IoT-Systemen, die Nutzung von KI-Algorithmen zur Datenanalyse sowie die Anwendung dieser Technologien zur Effizienzsteigerung in der Produktion.

Durch praxisnahe Übungen, reale Datenbeispiele und verständliche Modelle des Maschinellen Lernens werden die Teilnehmenden befähigt, intelligente Überwachungssysteme in ihren Arbeitskontext zu integrieren – von der Datenaufnahme bis zur automatisierten Entscheidungsfindung.

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Lerninhalte

  • Grundlagen von IoT-Systemen
    Architektur, Funktionsweise und zentrale Komponenten (Sensoren, Aktoren, Netzwerke)

  • IoT in der industriellen Digitalisierung
    Rolle und Nutzen für Prozessautomatisierung und Effizienzsteigerung

  • Echtzeitüberwachung in der Praxis
    Nutzung von Sensordaten zur Prozessoptimierung und Fehlervermeidung

  • Datenanalyse für die Instandhaltung
    Erfassen, strukturieren und bewerten von Messwerten zur Entscheidungsfindung

  • Anomalieerkennung mit KI
    Einführung in maschinelles Lernen, Mustererkennung und KI-gestützte Auswertung von Sensordaten

Lernziele

Nach Abschluss des Trainings sind die Teilnehmenden in der Lage:

  • Aufbau und Funktion industrieller IoT-Systeme zu verstehen,

  • relevante Komponenten wie Sensoren, Aktoren und Netzwerke gezielt einzusetzen,

  • Sensordaten strukturiert zu erfassen und zu analysieren,

  • Potenziale zur Prozessoptimierung durch Echtzeitüberwachung zu identifizieren,

  • grundlegende KI-Methoden zur Anomalieerkennung anzuwenden,

  • eigenständig Überwachungsstrategien für die vorausschauende Instandhaltung zu entwickeln.

Organisation

Zielgruppe:
Fach- und Führungskräfte aus Produktion, Instandhaltung, Digitalisierung und technischer Entwicklung, die datengetriebene Prozesse verstehen, anwenden und weiterentwickeln möchten.

Format:
Präsenztraining mit hohem Praxisanteil, Übungen mit realen Sensordaten, verständlicher Einführung in KI-Methoden und Machine Learning.

Ihr Nutzen:
Sie machen Ihr Unternehmen fit für Industrie 4.0: Mit dem gezielten Einsatz von Echtzeitdaten und KI-basierter Anomalieerkennung steigern Sie Prozesssicherheit, minimieren Ausfallzeiten und verbessern die Ressourcennutzung in Ihrer Produktion.

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