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Das Internet der Dinge (IoT) ist längst Realität. Wenngleich heute beinahe jede Einheit, ob Fertigungsmaschine, Werkzeug, Produkt wie auch der Mensch, prinzipiell die Möglichkeit einer Vernetzung bietet, so stellt gerade das übergreifende Datenmanagement zur Schaffung und Stützung innovativer Geschäftsmodelle Unternehmen wie Anwender vor große Herausforderungen. Die Teilnehmer lernen in dieser kompakten Einheit die unterschiedlichen Vernetzungskonzepte zur Datengenerierung und -verarbeitung kennen und sind damit in der Lage, mögliche Anwendungsfelder sowie deren Chancen und Risiken aus technologischer Sicht besser beurteilen zu können. Konkrete Praxisbeispiele runden den Kurs ab.

Inhalte

• Grundbegriffe und Grundlagen des Internet der Dinge, Fokus Datengenerierung und -verarbeitung
• Architekturen für das Datenmanagement im Internet der Dinge sowie technologische Herausforderungen
• Sensornetzwerke, Machine-to-Machine-Vernetzung (M2M), Edge Computing
• (Daten-)Sicherheit in IoT-Infrastrukturen
• Anwendungsbeispiele

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Industriebetriebe müssen die Anpassungsfähigkeit, die Flexibilität und die Effizienz ihrer Geschäftsprozesse ständig verbessern. Ein digitaler und automatisierter Workflow ist heutzutage die Grundlage flexibler Produktionsprozesse. Dies ist die Basis, um national sowie international im Wettbewerb bestehen zu können. Die Teilnehmer dieses Seminars erhalten einen praxisnahen Überblick über die Vernetzung der industriellen Produktion und der neuen Mobilfunkgeneration 5G. Es werden Unterschiede sowie Kompatibilität anderer Mobilfunkstandards behandelt. Die Teilnehmer erfahren, welche Use-Cases bei der Anwendung von 5G in der Industrie entstehen. Nach dem Webinar sind die Teilnehmer in der Lage, betriebliche Handlungsempfehlungen von 5G Anwendungen zu erarbeiten.

Inhalte

• 5G als Treiber für Industrie 4.0
• Herausforderungen für Wireless Technologien in der Produktion
• Intelligenter Netzbetrieb für die Fabrik der Zukunft
• Sicherheitsaspekte einer vernetzten Produktion
• Chancen und Potentiale von 5G Use Cases
• Handlungsempfehlungen zur Umsetzung von 5G Applikationen

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In diesem Modul werden sehr kompakt die Grundkonzepte der Künstlichen Intelligenz (KI) dargestellt. Es gelingt dabei, den Mythos Künstliche Intelligenz etwas zu entzaubern und auf eine Ebene zu bringen, die verdeutlicht, welche Möglichkeiten und Veränderungen dieses Technologiefeld bietet, welche (technologischen) Limitierungen heute noch bestehen und an welcher Stelle der Grad der Fiktion ansetzt. Die Teilnehmer sind nach dieser Einführung in der Lage, die Chancen und Risiken der KI für ihren Arbeitsalltag und -bereich besser beurteilen zu können und gegebenenfalls sogar hierauf aufbauend, erste bzw. neue Ideen für einen möglichen Einsatz zu entwickeln. Konkrete Beispiele mit Realdaten runden den Kurs ab.

Inhalte

• Was ist Künstliche Intelligenz und warum gerade jetzt?
• Überwachtes und Unüberwachtes Lernen, Elemente der Künstlichen Intelligenz
• Ausgewählte Verfahren: Regression, PCA, Clustering, Rules Mining
• Deep Learning
• Anwendungsbeispiele

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Es steht außer Frage, dass die Beherrschung des Umgangs mit großen Datenmengen (Big Data) heute eine essenzielle Kompetenz zur Sicherung und Zukunftsausrichtung des Unternehmenserfolgs darstellt. Die zu verarbeitende Datenmenge steigt exponentiell, Entscheidungen müssen schnell und idealerweise in Echtzeit getroffen werden. Hierfür ist es notwendig, Infrastrukturen bzw. technologische Architekturen zu schaffen, die die Grundlage bilden, ein effizientes aber gleichermaßen flexibles und sicheres Datenmanagement auf dem Weg zu Smart Data umsetzbar zu machen. Die Teilnehmer lernen in dieser kompakten Einheit die wesentlichen Architekturkonzepte kennen und sind damit in der Lage, mögliche Anwendungsfelder sowie deren Chancen und Risiken aus technologischer Sicht besser beurteilen zu können. Konkrete Praxisbeispiele runden den Kurs ab.

Inhalte

• Grundbegriffe und Grundlagen, Begriffsabgrenzungen
• Big Data Management mit Fokus Architekturen für strukturierte und unstrukturierte Daten
• Die besondere Rolle der Cloud und der Data Lakes
• Von der massiven Datensammlung hin zum smarten Datenmanagement
• Anwendungsbeispiele

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Additive Fertigung ist aus dem Experimentalstadium herausgewachsen und erobert zunehmend neue Einsatzgebiete. Maschinen- und Produkthersteller befinden sich im Übergang von der Prototypen- und Kleinserienproduktion mit Einzelmaschinen hin zur voll industrialisierten Serienproduktion. Hier zählen Produktivität, Prozessstabilität, durchgängige Datenketten, Geschwindigkeit und Qualität sowie auch IT-Sicherheit. Allerdings geben immer noch etwa 50 Prozent aller Unternehmen in den Industrieländern an, dass fehlende Kenntnisse in Design und Umsetzung von additiven Prozessen die Einführung dieser im eigenen Unternehmen scheitern lässt (Ernest & Young, Global 3D Printing Report 2019). Dies liegt zum Teil daran, dass Ingenieure und Fachkräfte sich während ihrer Ausbildung vor allem mit herkömmlichen Fertigungsmethoden befassen und nicht mit dem Schwerpunkt Additive Fertigung. Diese bietet aber faszinierende Möglichkeiten beginnend von Rapid Prototyping (RP), über Rapid Tooling (RT), Rapid Manufacturing (RM) & Direct Manufacturing (DM) sowie Rapid Repair (RR), die jeder Ingenieur oder jede interessierte Fachkraft kennen sollte.

Das Live-Webinar vermittelt Ihnen das nötige Wissen, Möglichkeiten und Herausforderungen der Additiven Fertigung zu verstehen und den Einsatz dieser Technologien in Ihrem geschäftlichen Umfeld zu bewerten.

Inhalte

• Einführung in die Thematik
• Allgemeine Definition und Abgrenzung: Additive und subtraktive Fertigung
• Materialien und Verfahren in der Additiven Fertigung
• Einsatzbereiche und Stand der Technik für die Additive Fertigung
• Möglichkeiten und Herausforderungen für die Additive Fertigung
• Additive Fertigung in Gegenwart und Zukunft

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