Institute of Production Systems and Logistics Working Groups
Maschinelles Lernen im Produktionsumfeld. Kurz & Klar

MASCHINELLES LERNEN IM PRODUKTIONSUMFELD. KURZ & KLAR.

Eine Arbeitsgruppe für den Mittelstand. Veranstaltungsreihe.

Schlagwörter wie „Künstliche Intelligenz“ oder „Maschinelles Lernen“ (ML) tauchen immer häufiger in den Medien auf. Aber warum spricht seit einigen Jahren jeder von diesem mehr als 70 Jahre alten Forschungsbereich? Was ist heute anders als damals und was bedeutet dies für mich als mittelständisches Produktionsunternehmen?

Diese Veranstaltungsreihe entmystifiziert das Thema und konzentriert sich auf das Wesentliche:

>> Wie können Sie maschinelles Lernen mehrwertbringend im eigenen Unternehmen anwenden? <<

Ziel ist es konkrete Ideen zur Hebung von ungenutzten Potenzialen aufzuzeigen. Hierzu zählen Anwendungen zur Effizienzsteigerung, zur Kostenreduktionen und zu neuen Geschäftsmodellen. Dabei ist es beabsichtigt eine umfangreiche Palette an möglichen ML-Anwendungen vorzustellen, gemeinsam zu diskutieren sowie stets den Bezug zu bereits etablierten Lösungen und den verfügbaren Ressourcen im Mittelstand herzustellen.

Es sollen zum einen konkrete ML-Anwendungen (z. B. ML-gestützte Feinplanung, Auftragserstellung oder Qualitätssicherung) betrachtet werden sowie unterstützende Fragestellungen, z.B. zur IT-Sicherheit/- recht oder zum Datenaustausch thematisiert werden.

Mögliche Anwendungsfelder sind in der folgenden Grafik dargestellt:

Jetzt sind Sie gefragt!

  • Können Sie sich vorstellen eine ML-Anwendung in Ihrem Unternehmen zu erproben oder haben dies bereits gemacht? Wenn ja, nehmen Sie gerne Kontakt mit uns auf.
  • Sie möchten sich erst einmal einen Überblick verschaffen und aktiv mitdiskutieren? Dann nehmen Sie an unserer nächsten Veranstaltung teil.

Terminfahrplan

Wann? 23.10.2024, 16:00 – 17:30 Uhr
Wo? online
Zu welchem Thema? TBD
geplante Agenda Vorstellung neuer Teilnehmer*innen
Impulsvortrag
Gemeinsame Diskussion

 

Ansprechpartner

M. Sc. Kira Welzel
Research Staff
M. Sc. Kira Welzel
Research Staff