Fortsetzung

Das Projekt der KI-Werkstatt wurde durch den Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE) gefördert. Die Förderung lief vom Januar 2021 bis September 2022 über 21 Monate. Eine Verlängerung der Förderung ist nicht geplant. Dennoch wird das Leuphana Institut für Produkt- und Prozessinnovation (PPI) weiter an Maschine Learning Anwendungen im Produktionsbereich forschen.

Quantifizierung zentraler Inputfaktoren zur Identifizierung von Plandurchlaufzeiten in der Werkstattfertigung

Das DFG geförderte Projekt „Quantifizierung zentraler Inputfaktoren zur Identifizierung von Plandurchlaufzeiten in der Werkstattfertigung“ startet am im Anschluss an die KI-Werkstatt. Das Projekt wird über einen Zeitraum von 14 Monaten gefördert.
Das Projekt hat das Ziel eine Methodik zu entwickeln, welche dabei unterstützt Inputfaktoren zu identifizieren, welche Einfluss auf die Vorhersagegüte von Durchlaufzeit in Produktionen mit Werkstattfertigung hat. Im Kern beschäftigt sich das Projekt somit mit der Frage „Wie können Durchlaufzeiten in der Werkstattfertigung präzise vorhergesagt werden?“. Mit Hilfe von Datensätzen von Projektpartnern unterschiedlicher Branche, soll diese Fragestellung mit Hilfe einer ML-Anwendung beantwortet werden.

Haben Sie Interesse mehr über diese Projekt zu erfahren?

Kontakt:
Thorben Green, M.Sc.
Fon +49.4131.677-1751, thorben.green@leuphana.de
Leuphana Universität Lüneburg
21335 Lüneburg, Universitätsallee 1, C12.212

Arbeitsgruppe Maschinelles Lernen im Produktionsumfeld. Kurz & Klar.

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.

Die Arbeitsgruppe des Instituts für Produktion- und Prozessinnovation (PPI), „Maschinelles Lernen im Produktionsumfeld. Kurz & Klar.“ bietet die Möglichkeit regelmäßiger Treffen für interessierte Unternehmen.
https://www.leuphana.de/institute/ppi/veranstaltungen-mit-unternehmen.html