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Inhaltsvorschau
In diesem Modul werden speziell technologische Themen wie der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) und Sensorik im Digital & Predictive Asset Management (DPAM)fokussiert. Das Aufbaumodul Künstliche Intelligenz (KI) und Sensorik für das Digital & Predictive Asset Management (DPAM) ist Teil der modularen Ausbildung zum Digital & Predictive Asset Manager (DPAM) – TÜV und vermittelt das erforderliche Fachwissen zu den Werkzeugen und Methoden des digitalen und vorausschauenden Asset Managements in der Industrie. Dabei liegt der besondere Fokus darauf, dass die erlernten Methoden und Werkzeuge branchenübergreifend einsatzfähig sind. In praktischen Fallstudien wird das erlernte Basiswissen verdeutlicht und verfestigt.Gesamtpreis (Brutto)
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Detaillierte Inhalte
Inhalte
- Einsatz von KI, Machine Learning und Sensorik zur Erhöhung von Verfügbarkeit und Effizienz
- Kennenlernen grundsätzlicher Technologien und Sensortechniken für die Erfassung von Maschinenzuständen
- Kennenlernen grundsätzlicher Technologien für die Datenanalyse mittels KI-basierter Ansätze und dem Machine Learning
- Coaching, Entwicklung eines Benchmarks und einer Roadmap für die Umsetzung der Schulungsinhalte in der Praxis
- In praktischen Fallstudien wird das erlernte Basiswissen verdeutlicht und verfestigt
- Werkzeuge, Hilfsmittel und praktische Beispiele zum Einsatz und Vorteil der Methoden werden praxisorientiert aufgezeigt
Dauer
2 TageTrainer
Fachdozenten der TÜV SÜD AkademieTeilnehmerkreis
Abschluss
Teilnahmebescheinigung der TÜV SÜD AkademieHinweis
Das Seminar kann einzeln besucht werden oder im Rahmen der modularen Ausbildung zum Digital and Predictive Asset Manager (DPAM) – TÜV. Dieses Seminar sollte im Rahmen der modularen Ausbildung nach dem Grundmodul DPAM besucht werden.Ihr Nutzen
- Sie erlernen die Grundzüge von Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning für den Einsatz im Digital Predictive Asset Management.
- Sie erlenen die Grundzüge von Sensorik für den Einsatz im Digital Predictive Asset Management.
- Sie erlenen die Grundzüge der Datenanalyse für den Einsatz im Digital Predictive Asset Management.
