Optimierung der Batteriezellproduktion: Vernetzung, digitale Zwillinge und KI

Das Qualifizierungsprogramm für die Batteriezellproduktion gliedert sich in drei Schlüsselbereiche: Im ersten Teil, der Vernetzung, IT-Infrastrukturen und Datenmanagement umfasst, werden IT-lastige Mitarbeitende verschiedener Firmen in den Aufbau einer IT-Systemlandschaft eingeführt. Die Lerninhalte sind modular aufgebaut und behandeln Themen wie Cloud Plattformen, MES, Middleware und Datenbankstrukturen, die durch theoretische und interaktive Elemente vermittelt werden. Der zweite Teil konzentriert sich auf die Praxisschulung von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Batteriezellproduktion. Basierend auf den identifizierten Qualifizierungsbedarfen aus vorherigen Untersuchungen erhalten die Teilnehmenden Übungsaufgaben, um ihre Grundlagenkenntnisse zu vertiefen. Praktische Herausforderungen im Umgang mit realen Batterie-Datensätzen stehen im Fokus, einschließlich der Bearbeitung großer Datenmengen bei geringer Varianz. Die Teilnehmenden haben die Möglichkeit, verschiedene Machine-Learning-Modelle zu testen und direkt die jeweiligen Vor- und Nachteile in der Praxis zu erleben. Der dritte Teil des Programms, der sich auf digitale Zwillinge für Produkte und Prozesse konzentriert, richtet sich an Qualitätsmanager, Prozessingenieure und Shopfloor-Mitarbeitende. Das Ziel besteht darin, Methodenkompetenzen für die Entwicklung digitaler Zwillinge zu vermitteln. Dies beinhaltet die Darstellung des Potenzials des digitalen Zwillingsansatzes für die Batterieindustrie sowie die Erläuterung der Anforderungsunterschiede zwischen digitalen Produkt- und Anlagenzwillingen. Praktische Implementierungsansätze und Best Practices für die Integration digitaler Zwillinge in die reale Produktionsumgebung werden anhand konkreter Beispiele präsentiert.

Zielgruppe:

Produktionsleitende, Ingenieure, Digitalisierungsbeauftragte

 

Lerninhalte:

  • Cloud Plattformen

  • MES

  • Middleware

  • Datenbankstrukturen

  • Aufbauend auf die Lerneinheit "Machine Learning – Grundlagen für die Produktion" werden erste KI-Modelle trainiert, die einen direkten Batteriekontext haben.

  •  Anforderungsunterschiede eines digitalen Produkt- und Anlagenzwillings werden erläutert und anhand von praktischen Umsetzungsbeispielen vertieft.

 

Lernziele:

  • Aufbau einer IT-Systemlandschaft für Batteriezellen.

  • Anwendung von KI in der Praxis mit echten Batteriedaten.

  •  Entwicklung und Implementierung digitaler Zwillinge für Produkte und Prozesse."


Form der Vermittlung:

Zeitlich unabhängig


Sprache und erforderliches Sprachniveau:

B1 Fortgeschrittene Sprachverwendung


Form der Lernkontrolle:

Schriftlicher Test

Tobias Nagel

Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA

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Soumya Singh

Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA

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Michael Oberle

Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA

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Termine zu Lerneinheit:

Aktuell keine Termine vorhanden.