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Erfassung und Reifegradanalyse von Anwendungsfällen des maschinellen Lernens in intralogistischen Systemen
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KuGesa - Einführung in die Künstliche Intelligenz und Sprachmodelle
No full textDer Vortrag vermittelt die theoretischen Grundlagen der Künstlichen Intelligenz (KI) und deren Relevanz für den schulischen Kontext. Zunächst werden die historischen Meilensteine der KI sowie die Abgrenzung zwischen Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen (ML) behandelt. Dabei wird auch die Funktionsweise neuronaler Netzwerke erläutert und ihre Bedeutung für moderne KI-Anwendungen aufgezeigt.
Darauf aufbauend rückt die Technologie hinter Large-Language-Models (LLMs) in den Fokus, gefolgt von einer Betrachtung der Einsatzmöglichkeiten und Grenzen von KI im schulischen Kontext. Ein interaktiver Prompt-Engineering-Workshop zeigt praxisnah, wie KI-gestützte Tools effektiv in den Unterricht integriert werden können. Die Teilnehmenden erhalten sowohl theoretisches Wissen als auch konkrete Anwendungsbeispiele, um KI-Technologien gezielt im Bildungsbereich einzusetzen
KI-Anwendungen in der Produktion
No full textDer Vortrag vermittelt die theoretischen Grundlagen der Künstlichen Intelligenz (KI) und deren industrielle Anwendung. Neben den historischen Meilensteinen der KI werden die strategischen Digitalisierungsziele im Maschinen- und Anlagenbau sowie die Abgrenzung zwischen Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen (ML) behandelt. Darüber hinaus wird die Funktionsweise neuronaler Netzwerke erläutert und ihre Bedeutung für moderne KI-Anwendungen aufgezeigt.
Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf den Herausforderungen bei der Nutzung datenbasierter Anwendungen sowie Strategien zur effizienten Organisation und Integration dieser Anwendungen in industrielle Prozesse. Die Teilnehmenden erhalten sowohl theoretische als auch praxisnahe Einblicke in aktuelle Entwicklungen der KI und deren praktische Umsetzung in der Industrie
Cybersecurity 4.0: Strategische und fallbezogene Cybersecurity für Industrie 4.0 in kleinen und mittleren Unternehmen / Cybersecurity 4.0: Strategic and Case-Specific Cybersecurity for Industry 4.0 in Small and Medium-Sized Enterprises
Get PDFIndustrie 4.0 hat zweifellos die Digitalisierung in der Produktionslandschaft vorangetrieben. Vernachlässigt wird jedoch häufig der exponenzielle Anstieg der Cyberrisiken, der durch die zunehmende Vernetzung von Produktionssystemen infolge dieser Digitalisierung entsteht.
Insbesondere kleine und mittlere Unternehmen (KMU), die im Durchschnitt über weniger Ressourcen zur Sicherung ihrer Cyberresilienz verfügen als große Unternehmen, sind dabei gefährdet. Das Projekt Cybersecurity 4.0 richtet sich an KMU im Fertigungsbereich sowie an Anbieter von Cybersicherheitstechnologien für KMU. Ziel ist die Bereitstellung maßgeschneiderter Lösungen zur Stärkung der Cyberresilienz in KMU. Das Projekt läuft seit fast zwei Jahren und wird von den deutschen Kooperationspartnern FIR an der RWTH Aachen und IDA FH Aachen sowie den belgischen Organisationen Sirris und Howest durchgeführt.Industry 4.0 has undoubtedly driven the digital transformation of the manufacturing sector. However, the surge in cyber risks associated with the increased connectivity of production systems resulting from this digital transformation is frequently overlooked. Small and medium-sized enterprises (SMEs), in particular, are vulnerable, as they have fewer resources to invest in cybersecurity compared to larger corporations. The Cybersecurity 4.0 project is aimed at SMEs within the manufacturing sector, as well as providers of cybersecurity technologies for SMEs.
The goal is to develop tailored solutions that bolster cyber resilience for SMEs. The project has been underway for almost two years, with German partners FIR an der RWTH Aachen and IDA FH Aachen collaborating with Belgian organizations Sirris and Howest
AI-Driven Automated ROI Detection and Ensemble Methods for Enhanced AI-based Defect Classification in TFT-LCD Panel Manfucaturing
No full textEffiziente Produktionsplanung in der Lebensmittelindustrie: Scheduling unter Berücksichtigung der industriebedingten Restriktionen
No full textDiCES: Kreislaufwirtschaft realisieren / DiCES: Realising the Circular Economy
Get PDFDas Forschungsprojekt ‚DiCES‘ bringt verschiedene Industriepartner zusammen, um gemeinsam ein datenbasiertes, integriertes Wertschöpfungssystem für eine nachhaltige, multidimensionale Kreislaufwirtschaft zu entwickeln. Zur Sicherstellung der Praxisnähe des Projekts fanden Workshops mit Industriepartnern aus unterschiedlichen Industriezweigen statt. Dabei wurden Anforderungen an IT-Systeme, Produktkonfigurationen, Geschäftsmodelle und Produktionskonzept behandelt. Alle erhobenen Anforderungen wurden anschließend für die Kategorisierung aufbereitet.The 'DiCES' research project brings together various industrial partners to jointly develop a databased, integrated value system for a sustainable, multidimensional circular economy. To ensure the practical relevance of the project, workshops were held with industrial partners from various sectors of industry. Requirements for Information systems, product configurations, business models and production concepts were discussed. All the requirements collected were then prepared for categorisation
