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Webinar: Python Hands-on Workshop - KI in der Qualitätssicherung

Sie möchten anhand eines Beispiels aus der Praxis erfahren, welche Vorteile Ihnen die Open Scource-Sprache Python im Vergleich zu Ihren bewährten Tools und Methoden bringt?

Im Rahmen des 4-stündigen Webinars erfahren Sie anhand eines Anwendungsbeispiels, welche Möglichkeiten algorithmengestützte Methoden in der Qualitätssicherung bieten. Dabei werden entlang des DMAIC Zyklus die Einsatzmöglichkeiten diskutiert und die Potenziale in der Anwendung von Big-Data-fähigen Open Source Werkzeugen den bewährten analytischen Werkzeugen gegenübergestellt. Erfahren Sie, wie Sie mit einer KI-optimierten Qualitätsprüfung Zeit und Kosten sparen können.

Im Fokus des Webinars steht ein Praxisbeispiel aus der Zuverlässigkeitsanalyse, in dem mit der Open Source Sprache Python Daten aus einem Produktionsprozess analysiert und bewertet werden.

Ihr Nutzen

Sie erhalten Praxiswissen zur Nutzung von Python in der Qualitätssicherung.
Sie lernen moderne Data Science Werkzeuge kennen, um bewährte Qualitätsroutinen auf großen Datenströmen kontinuierlich ausführen zu können.
Sie erfahren welche Vorteile sich durch den Einsatz von KI in der Qualitätssicherung ergeben.
Sie erhalten alle im Webinar gezeigten Code-Beispiele im Nachgang.
Für eine Zeit von zwei Wochen haben Sie die Möglichkeit, mit Daten und Algorithmen zu experimentieren und das Praxisbeispiel auf der Analyse-Umgebung nachzuvollziehen.

Teilnehmer

Das Webinar richtet sich an alle, die vorhanndene Qualitätsroutinen zukünftig auf Basis von Maschinen- und Prozessdaten und KI-basierten Methoden modernisieren und sich mit den Voraussetzungen und ersten Schritten vertraut machen möchten.

Inhalte

Überblick zu relevanten Data Analytics & Data Science-Werkzeugen
Fachlicher Input zu den Vorteilen Big-Data-fähiger Open Source Werkzeugen in der Qualitätssicherung
Einführung in die Nutzung der Open Source Sprache Python
Anwendung von bekannten Qualitätsroutinen und modernen Alghorithmen in Python
Anhand eines Fallbeispiels werden alle Schritte praxisnah und verständlich erklärt

Besondere Hinweise

Nach 2 Wochen findet nochmals ein 30 minütiges „Brown Bag Meeting“ statt, um sowohl gemeinsame Learnings zu diskutieren als auch offene Fragen zu klären. Der Termin wird im Webinar festgelegt.

Technische Voraussetzungen:

Den Web-Browser Google Chrome v31 (oder höher)
Ein Endgerät (PC oder Laptop) mit Audioausgabe
Windows 10; Mac OS X 10.9 oder höher
Eine stabile Internetverbindung (Empfehlung: mindestens 1 MB/s)
Die GoToTraining-Desktop-App (JavaScript aktiviert) – den Link zum Download der App erhalten Sie einige Tag vor Trainingsbeginn
Ein funktionierendes Mikrofon (externes Mikrofon oder Headset empfohlen)
Eine Webcam

Dieses Webinar führen wir in Kooperation mit der AdvancedAnalytics.Academy und der DATATRONiQ durch. Ihr Trainer Stefan Weingärtner ist Gründer und Geschäftsführer der DATATRONiQ GmbH, einem innovativen Machine Learning Lösungsanbieter für das Industrielle Internet der Dinge (IIoT). Darüber hinaus ist er Geschäftsführer der AdvancedAnalytics.Academy GmbH, einem Schulungsanbieter in den Bereichen Data Science, Machine Learning und Künstliche Intelligenz. Mit über 20 Jahren „Data Science Berufserfahrung“ im Consulting- und Applikations-Umfeld zählt er zu den erfahrensten und renommiertesten Experten in dieser Domäne.