Seminar: Predictive Maintenance - Praxisbeispiele für Maschinenbau und Anlagenbau
Covid-Hinweis: Aufgrund der grossen Nachfrage und der aktuellen Situation haben wir das Seminar auf den 3. und 4. September verschoben. Somit wird die Teilnehmeranzahl pro Event stark reduziert und die Abstandsregel kann eingehalten werden.
Predictive Maintenance
Praxisbeispiele für Maschinen- und Anlagenbau
Am Donnerstag, 3. September 2020 (sowie am Zusatztermin: Freitag, 4. September) führen wir ein einzigartiges Seminar zum Thema Predictive Maintenance und Deep Learning im Maschinenbau-Umfeld durch. Mit Dr. Stefan Pauli, Lead Data Scientist bei der Swiss Smart Factory sowie bei VTU Engineering, und Philipp Schmid, Head Robotics & Machine Learning am CSEM, treffen zwei Top-Experten aufeinander. Es erwartet Sie praktische Einblicke, intuitives Verständnis sowie Praxisbeispiele mit konkretem Nutzen und Kosteneinsparungen für Maschinen- und Anlagenbauer.
IHRE TAKE-AWAYS
Intuitives Verständnis für Machine Learning am Praxisbeispiel Gas-Verdichter
- Konkrete Ideen/Inspiration zu Machine Learning im industriellen Umfeld
- Anwendungsbeispiele u.a. von Borealis-Polyolefin
Anwendung von neuronalem Netzwerk und Deep Learning in der Industrie
- Neuronales Netzwerk: Was ist es? Wie trainiert man es? Was ist der Stand der Technik?
- Erfolgreiche Anwendung und Implementierung von Deep Learning
- Wichtige Unterschiede zwischen Analyse von Bildern und Sensordaten
- Konzepte für sinnvoll-eingesetztes Predicitve Maintenance
Konkrete Schritte Richtung Predictive Maintenance am Beispiel Ionplus
- Problemerkennung und erste Schritte zur Umsetzung
- Technologie als Enabler: Effizient starten dank den richtigen Tools
AGENDA
ab 8:30 Registrierung und Kaffee
9:00 Begrüssung und Einführung
Reto Bättig, Geschäftsführer - M&F Engineering AG
9:15 Intuitives Verständnis für Machine Learning, Praxisbeispiel Gas-Verdichter (Borealis-Polyolefin)
Stefan Pauli, Lead Data Scientist, Swiss Smart Factory & VTU Engineering
10:30 Pause
11:00 Neuronales Netzwerk und Deep Learning in der Industrie, Praxisbeispiel Schienenfahrzeuge
Philipp Schmid, Head Robotics & Machine Learning, CSEM
12:00 Konkrete erste Schritte Richtung Predictive Maintenance, Praxisbeispiel Teilchenbeschleuniger (Ionplus)
Andreas Michel, Head Industrial IOT, M&F Engineering AG
12:30 Fragen und Diskussion
12:45 Stehlunch und Networking
Dieses Seminar kostet CHF 90.- pro Teilnehmer und beinhaltet eine ausführliche Dokumentation sowie sämtliche Speisen und Getränke. Die Rechnung erfolgt nach dem Seminar per Post. Aus Erfahrung der vergangenen Jahre ist dieses Seminar immer nach kürzester Zeit ausgebucht. Wir empfehlen Ihnen, Ihren Platz jetzt gleich zu buchen.