KI-Manager für
Produkt- & Prozessentwicklung
Angewandte Prozessoptimierung und Energieeffizienz
Angewandte Prozessoptimierung und Energieeffizienz
KI-Manager für Produkt- & Prozessentwicklung
Preis
Komplettpreis: 7.990,00 € netto
für alle Module als zertifizierter Kurs durch die Steinbeis-Akademie:
Preis je Modul: 980,00 Euro netto
Es kann kann auch unterjährig mit dem Kurs begonnen werden.
Es kann kann auch unterjährig mit dem Kurs begonnen werden.
Die Verpflegung ist jeweils inklusive.
Kursbeschreibung
Der zertifizierte KI-Ingenieur/in für Produkt- und Prozessentwicklung kennt und versteht KI-Technologien sehr gut und ist in der Lage, selbständig vorhandene Produkte und Prozesse gezielt unter Anwendung dieser zu erweitern, um die Wertschöpfung signifikant zu steigern.
Im Kurs werden alle gängigen und neuen KI-Technogien theoretisch erarbeitet und praktisch an konkreten und aktuellen Beispielen eingesetzt. Außerdem ist eine Abschlussarbeit anzufertigen, in der das gewonnene Wissen an einem eigenen Beispiel angewandt wird.
Ziele
Sämtliche KI-Methoden werden beherrscht und können in der Produkt- und Prozessentwicklung selbständig entwickelt und angewandt werden.
Zielgruppe
Fach- und Führungskräfte in der Produktion oder Entwicklung
Voraussetzungen
keine
nächster Kurs
Datum: 27.03.2026 - 12.12.2026
Veranstaltungsort: Gotha / Waltershausen (Thür)
Inhalte
Modul 1: Grundlagen Künstliche Neuronale Netze (KNN)
- Übersicht über sämtliche KI-Methoden
- Geschichte der KI
- modellbasierter Ansatz der Künstlichen Neuronalen Netze
- Netztopologien und Einsatzgebiete
- Erstellung und Berechnung eigener KNN
- Bezug zur Neurologie
Datum: 27. März 2026 - 28. März 2026
Präsenzzeit: 16 Stunden | Selbstlernzeit: 10 Stunden
Modul 2: Angewandte KI: KNN selbst programmieren
- Einsatz KNN in unterschiedlichen Technologien (z. B. bildgebende Verfahren)
- Mustererkennung
- Programmierung von KNN mit Tensorflow
- Kennenlernen weiterer Tools
- konkrete Anwendung KNN
Datum: 17. April 2026 - 18. April 2026
Präsenzzeit: 16 Stunden | Selbstlernzeit: 10 Stunden
Modul 3: Nutzung von Learning Classifier Systems (LCS)
- Aufbau von Learning Classifier Systemen (LCS)
- Programmierung von LCS
- Erstellung und Benutzung Testumgebung
- Nutzung eigener LCS
- Verifikation und Validierung des Systems (am Beispiel Smart Homes)
- Bezug zur Verschleißerkennung
Datum: 29. Mai 2026 - 30. Mai 2026
Präsenzzeit: 16 Stunden | Selbstlernzeit: 10 Stunden
Modul 4: Klassifikationsverfahren
- Übersicht Klassifikationen
- Herleitung von k-MEANS
- Nutzung k-MEANS manuell und rechnerbasiert
- Anwendungen
- Beispiele in der Produkt- und Prozessentwicklung (z. B. IO/NIO-Erkennung)
- Einsatz in Fertigungsprozessen
Datum: 26. Juni 2026 - 27. Juni 2026
Präsenzzeit: 16 Stunden | Selbstlernzeit: 10 Stunden
Modul 5: Industrielles Datenmanagement (Data Science)
- Definition Big Data
- Kennenlernen und Umsetzung von Sortier- und Filteralgorithmen
- Programmierungsbeispiele
- Erhebung Prozessdaten
- Nutzung Datenbanken
Datum: 21. August 2026 - 22. August 2026
Präsenzzeit: 16 Stunden | Selbstlernzeit: 10 Stunden
Modul 6: Modellbildung + Simulation für KI
- Grundlagen Modellierung
- White Box, Black Box, wissensbasierte Systeme
- Grey-Box-Strategien
- Erarbeitung Regression
- Zustandsraumdarstellung
- Einordnung KI-Methoden in die Modellbildung
- Nutzung KNN in der Modellbildung
Datum: 25. September 2026 - 26. September 2026
Präsenzzeit: 16 Stunden | Selbstlernzeit: 10 Stunden
Modul 7: KI in der Automatisierung
- Grundlagen Automatisierung
- Nutzung realer Anlagen zur Umsetzung von Automatisierungslösungen
- Modellierung und Simulation
- Einsatz von KI in bestehender Automatisierung
- Erstellung KI-basierte neue Automatisierungssysteme
Datum: 09. Oktober 2026 - 10. Oktober 2026
Präsenzzeit: 16 Stunden | Selbstlernzeit: 10 Stunden
Modul 8: KI in der Produktentwicklung
- Übersicht Produktentwicklungsprozess
- Einsatz von KI-Methoden in speziellen Phasen der Produktentwicklung
- Umsetzung eines eigenen Produkts (als Workshop)
- Minimum Viable Products
- Verifizierung und Validierung von Produktentwicklungen
Datum: 06. November 2026 - 07. November 2026
Präsenzzeit: 16 Stunden | Selbstlernzeit: 10 Stunden
- aus den vier Wahlmodulen müssen zwei ausgewählt werden -
Modul 9: Neue Methoden im Qualitätsmanagement
- Klassisches QM kennenlernen
- Kennenlernen und Nutzung Qualitätsregelkreis
- Nutzung selbstlernende Systeme
- Trendanalysen
- dynamische und statische Prozesse im QM
Datum: 20. November 2026 - 21. November 2026
Präsenzzeit: 16 Stunden | Selbstlernzeit: 10 Stunden
Modul 10: Erprobung und Zuverlässigkeit nach DIN60068
- Kennenlernen Zuverlässigkeit
- Erprobungsprozess
- Anwendung KI-Methoden in mehreren Phasen der Zuverlässigkeitsauslegung
- Arten und Berechnungen von Zuverlässigkeiten (MTTF, …)
- Theorien nach Wöhler
- Berechnungen Zuverlässigkeit mit/ ohne KI
Datum: 27. November 2026 - 28. November 2026
Präsenzzeit: 16 Stunden | Selbstlernzeit: 10 Stunden
Modul 11: Softwareentwicklung
- Entwicklung eigener KI-basierter Tools
- Nutzung C, Python (Tensorflow) und VBA
- Identifikation Wertschöpfung eigener Tools
- Umsetzung und Anwendung der Tools
- One-Klick-Tooling
Datum: 04. Dezember 2026 - 05. Dezember 2026
Präsenzzeit: 16 Stunden | Selbstlernzeit: 10 Stunden
Modul 12: App-Entwicklung
- Nutzung verschiedener Entwicklungsumgebungen
- App-Inventor & Android Studio
- Umsetzung Notenerfassungsapp
- Umsetzung selbstlernender Systeme
- Anwendung der Apps auf eigenem Smart Phone und Tablets
Datum: 11. Dezember 2026 - 12. Dezember 2026
Präsenzzeit: 16 Stunden | Selbstlernzeit: 10 Stunden
- der Abschluss -
Modul 13: Studienarbeit
- Erstellung eigener Studienarbeit
- Richtwert: 40 Seiten (netto)
- Thema vom Betreuer oder vom Unternehmen vorgegeben
- Praktische Umsetzung von KI in Produkt- oder Prozessentwicklung
- Bewertung durch Dozent (ggf. zusätzlich Firma)
- Onlinesprechstunden (insg. 20 Stunden individuell)
Datum: wenn mind. 6 Module absolviert sind, 3 Monate
Präsenzzeit: 0 Stunden | Selbstlernzeit: 20 Stunden
Modul 14: Mündliche Abschlussprüfung
- Individuelle Mündliche Prüfung
- 20 bis 40 min Prüfzeit
- mind. 2 Fachprüfer
- Notenbildung als (gewichteten) Durchschnitt
- Dozent ist Vorsitzender der Prüfungskommission
Datum: individuelle Termine
Präsenzzeit: 0 Stunden | Selbstlernzeit: 20 Stunden
- feierliche Übergabe der Zertifikate & Exmatrikulation -
Ansprechpartner
Prof. Dr.-Ing.
Christian Döbel
Christian Döbel
Adresse
Steinbeis-Transferzentrum ISD
Ausfeldstraße 21
99880 Waltershausen
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99880 Waltershausen
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Christian Döbel
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99880 Waltershausen
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