Industrial Data Manager - zertifiziert

Der Umgang mit Daten ist entscheidend, um in der digitalen Welt Wettbewerbsvorteile zu erlangen. Dieses viertägige Qualifizierungsprogramm bietet Ihnen praxisorientiertes Wissen zur Datenerhebung, -visualisierung und -analyse, um Problemlösungen und Prozessoptimierungen in Produktion und Supply Chain zu beschleunigen.

Sie lernen, wie Sie durch Systemvernetzung relevante Daten sammeln und mit Analytics Tools analysieren, um effektive Entscheidungen für eine bessere Prozessleistung zu treffen. Weiterhin erhalten Sie Einblicke in prädiktive und autonome Systeme, unterstützt durch Machine Learning, KI, Robotic Process Automation (RPA) und Process Mining.

Das Programm umfasst vier praxisnahe Seminartage, inklusive Übungen und Diskussionen, und schließt mit einem Zertifikat zum Industrial Data Manager von der TAE und ROI-EFESO ab, das Ihre erworbenen Fähigkeiten bestätigt.
 

Ziel der Weiterbildung

• Sie erhalten einen fundierten Überblick zur Realisierung von Effizienzgewinnen durch den Einsatz von Analytics in Produktion und Supply Chain.
• Sie verstehen die Bedeutung einer guten Datenbasis zur gezielten und nutzenorientierten Digitalisierung von Prozessen im Kontext der Smart Factory. 
• Sie kennen die Elemente und Technologien einer vernetzten Fabrik sowie die Potenziale und Einsatzbereiche von Use Cases für die Smart Factory.
• Sie wenden Analytics & Machine Learning Tools auf reale Datensets an und erproben dadurch deren Benutzerfreundlichkeit und Mehrwert für Ihr eigenes Unternehmen.
• Sie erleben den Einsatz von Künstlicher Intelligenz und diskutieren mögliche Anwendungsfelder, Potenziale und Risiken für die Smart Factory. 
• Sie erfahren mehr über die Voraussetzungen und Vorgehensweisen für den Einsatz von Robotic Process Automation (RPA) & Process Mining an realen Beispielen. 
• Sie tauschen sich zu Ansätzen und Vorgehensweisen in Analytics Projekten aus und verstehen, welche Kompetenzen für solche Projekte erforderlich sind.
• Sie lernen Industrie 4.0 Projekte zu identifizieren und eine digitale Roadmap mit Maßnahmen zu erstellen, die zur Weiterentwicklung der Fabrik beitragen.

03.12.2024 - Tag 1
9.00 bis 16.30 Uhr, inkl. Pausen

Konnektivität durch digitale Vernetzung

Datenquellen für mehr Datenverfügbarkeit erschließen

• Verknüpfung von Prozessen, Datenquellen & IT-Systemen
• Erfassung von Daten mittels Sensorik und Retrofitting
• Grundlagen und Möglichkeiten der Konnektivität
• Elemente & Technologien einer vernetzten Fabrik
• Herausforderungen & Potenziale von Digitalisierungsinitiativen
• Die 4. Industrielle Revolution getrieben durch IoT

04.12.2024 - Tag 2
9.00 bis 16.30 Uhr, inkl. Pausen

Erhebung und Aufbereitung von Daten für Data Analytics

Gesammelte Daten aufbereiten und geeignete Datenmodelle entwickeln

• Nutzung von IoT Plattformen
• Cloud Technologien & Servicemodelle in der Industrie 4.0
• Entwicklung von Datenmodellen für Analytics
• Grundlagen der Datenaufbereitung
• Datenstrukturen, -semantik & -qualität

05.12.2024 - Tag 3
9.00 bis 16.30 Uhr, inkl. Pausen

Wissensgenerierung durch Analytics Tools

Prozesse durch systematische Nutzung von Daten optimieren

• Nutzung moderner Analytics Tools für Datenanalysen
• Erstellung von Dashboards und Nutzung von Datenvisualisierung für datengetriebene Entscheidungen
• Digitales Shopfloor und Performance Management
• Anwendungsfelder von Analytics & Machine Learning Tools
• Künstliche Intelligenz und Deep Learning

06.12.2024 - Tag 4
9.00 bis 16.30 Uhr, inkl. Pausen

Über Predictive Analytics zu Autonomie

Lernende und selbststeuernde Systeme implementieren

• Robotergestützte Prozessautomatisierung durch RPA Tools
• Process Mining für Prozessanalysen & -verbesserungen
• Industrie 4.0 Assessment Vorgehensweisen zur Analyse von Potenzialen
• Erstellung digitaler Roadmaps mit Industrie 4.0 Initiativen zur kontinuierlichen Weiterentwicklung der Smart Factory