Gen-AI für die Industrie

Dieses Seminar vermittelt Kenntnisse und Werkzeuge zur Prozessoptimierung und Marktstärkung durch KI-Technologien. Schwerpunkte sind Prompt-Engineering und der Einsatz generativer KI für industriespezifische Herausforderungen. Anhand praktischer Beispiele zeigen wir, wie KI Requirement Engineering, Produktion, Qualitätsmanagement und technische Dokumentation verbessert. Ziel ist es, Teilnehmende zu befähigen, Unternehmenseffizienz durch generative KI zu steigern und sie für die digitale KI-Transformation vorzubereiten.

Übersicht der Module

alle Module sind interaktiv und inkl. Übungen

In dem kompakten Training, bei dem die Teilnehmerinnen und Teilnehmer virtuell teilnehmen können, besteht die Möglichkeit, Flexibilität und Arbeitspensum sowie Lernpensum im Einklang zu bringen.

Grundlagen generative KI, Large Language Models und Prompt-Engineering

Einführung in die generative KI und Large Language Modelle

  • Grundlagen und Anbieter von generativer KI und Large Language Modellen.
  • Grundlagen von neuronalen Netzen in Large Language Modellen.
  • Spezifika und Geschäftsmodell von OpenAI.

Einführung und Vertiefung im Umgang mit ChatGPT

  • Datenschutz, Sicherheit und Umgang mit Limitationen von generative KI.
  • Methoden zur Textgenerierung, Sentimentsanalysen und Erstellung von Organisationshandbüchern.
  • Generierung von neuem Wissen und Konzepten für den beruflichen Alltag.

Vertiefung in Prompt-Engineering und in den Anwendungsfeldern

  • Anwendung von komplexem Prompt-Engineering für die operativen Aufgaben im Unternehmen
  • Multi-dimensionales Prompting, Simulationen, Einsatz für Organisations- und Prozessunterstützung.
  • Grundlagen zur Erstellung von menschennahen Ressourcen für Prozesse und komplette Jobs.

KI zur Steigerung der Produktivität und Effizienz in industriellen Prozessen & Planungsvorhaben

Einordnung und Charakterisierung von Anwendungen in das „Gen AI Continuum"

Erweiterte Datenanalysen zur Erstellung von Produktions- und Betriebsstrategien

  • Erweiterte Datenanalysen zur Erstellung von Produktions- und Betriebsstrategien
  • Unterstützung von Requirements Engineering
  • Verbesserung der Produktionsplanung und Ressourcenallokation
  • Benchmarking von Prozessen und Anlagen nach spezifischen KPIs

Steigerung der Produktivität und Effizienz

  • Datengetriebene Ansätze zur Steigerung der Produktivität und Effizienz
  • Visualisierung von Produktionsdaten und Betriebsabläufen
  • Überprüfung und Anpassung von Produktions- und Betriebsstrategien basierend auf Datenanalysen

Unterstützung bei Wartung und Qualitätsmanagement

  • Erstellung von Wartungs- und Reparaturanleitungen
  • Erstellung von Handbüchern zur Prozessoptimierung und Standardarbeitsanweisungen
  • Datenanalyse von Qualitätsdaten zur Identifikation von Ausreißern
  • Entwicklung von Hypothesen für Effizienzinitiativen und Qualitätsverbesserung
  • Simulation von Gesprächen zwischen verschiedenen Stakeholdern (z. B. Produktions- und Qualitätsabteilung)

Ideen und Beispiele für Use Cases in verschiedenen Anwendungsfällen in der Industrie

Einführung in das "Generative AI Rahmenmodell" für produzierende Unternehmen

  • Vorgehen zur Identifikation von Use Cases
  • Herausforderungen für Industrie-Unternehmen
  • Lösungsprozesse

Gerne können eigene Use Cases in diesem Kontext diskutiert werden!

Ausblick, Fragen und Antworten

  • Welche Haltung haben produzierende Unternehmen und wie kommen LLM bereits heute zum Einsatz?
  • Einzug von Gemini, Anthropic, Mistral, LLaMa und Falcon: Große Foundation-Modelle vs. OpenSource vs. kleinere Startups
  • Erfahrungsberichte aus Schulungen und Projekten und wichtige Aspekte bei der Einführung/ Umsetzung
  • Ausblick auf Automatisierungspotenziale und Einsatzgebiete in der Zukunft
  • Zusammenfassung relevanter Inhalte
  • Fragen und Antworten

Ihre Dozenten

Ihr Dozenten besitzen fundierte KI-Kenntnisse und langjährige praktische Erfahrung aus den KI-Umsetzungsprojekten und arbeiten nicht nur als Trainer.

Marc-Andre Filz

Associated Partner, GenAI

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