Kursplan

Grunnleggende prinsipper for kunstig intelligens

  • Hva er AI, maskinlæring, og dyp læring?
  • Typer av læringsmetoder: overvåket, uovervåket, forsterket
  • Myter og realiteter om AI i industrien

AI i kontekst av smart produksjon

  • Hva gjør en fabrikk “smart”?
  • AI’s rolle i Industri 4.0 og industriell automatisering
  • Oversikt over nødvendige teknologier (IoT, edge computing, digitale tvillinger)

Nøkkelområder i produksjon

  • Prediktiv vedlikehold og utstyrs pålitelighet
  • Kvalitetssikring og avviksdeteksjon
  • Prosessoptimalisering og utbytteforbedring

Forståelse av dataets livssyklus

  • Sensing og innsamling av industriell data
  • Dataforberedelse og kvalitetsoverveielser
  • Grunnleggende begreper i datastrydd beslutningstaking

Planlegging og strategi for AI-prosjekter

  • Identifisering av høy-impakt tilfeller
  • Oppbygning av riktig team og innstilling av suksesskriterier
  • Vanlige utfordringer og strategier for å unngå dem

Case Studies og bransjeapplikasjoner

  • Ekte eksempler fra bilindustrien, matindustrien, farmasøytisk industri, og tungindustrien
  • Lærdommer fra digitaliseringsreiser
  • Suksesfaktorer og fallgruver å unngå

Veiledning for å komme i gang

  • Skritt for å lansere en AI-initiativer
  • Teknologioverveielser og leverandørvalg
  • Skalerbarhet, etikk og tilpasning av arbeidsstyrke

Oppsummering og neste skritt

Krav

  • En forståelse av grunnleggende industrielle prosesser eller anleggsoperasjoner
  • Interesse for digital transformasjon eller innovasjonsstrategi
  • Komfort med teknologiadopsjonsdiskusjoner

Målgruppe

  • Driftsleder
  • Anleggsledere
  • Tekniske ledere
 14 timer

Antall deltakere


Price per participant

Testimonials (2)

Upcoming Courses

Related Categories