Schulungsübersicht

Einleitung zu Physical AI

  • Definition und Umfang von Physical AI
  • Schlüsselkomponenten: KI-Algorithmen und physikalische Systeme
  • Relevanz für industrielle Anwendungen

KI-gesteuerte physikalische Systeme

  • Überblick über Robotik und autonome Systeme
  • KI in der Materialhandhabung und Prozessautomatisierung
  • Mensch-Roboter-Kollaboration in industriellen Umgebungen

Entwerfen von Physical AI Lösungen

  • Identifizierung von industriellen Herausforderungen und Möglichkeiten
  • Prototyping KI-gestützter physischer Systeme
  • Simulieren und Validieren von Entwürfen

Implementierung von Physical AI in industriellen Prozessen

  • Integration in bestehende industrielle Infrastrukturen
  • Einsatz von autonomen Systemen für Produktion und Logistik
  • Gewährleistung von Systemzuverlässigkeit und Sicherheit

Evaluierung von Physical AI-Anwendungen

  • Wichtige Leistungsindikatoren und Metriken
  • Bewertung von Kosteneffizienz und ROI
  • Scala Überlegungen zur Flexibilität in industriellen Umgebungen

Überwindung von Herausforderungen bei der Physical AI Einführung

  • Technische und betriebliche Hindernisse
  • Behebung von Qualifikationsdefiziten der Arbeitskräfte
  • Sicherstellung der Einhaltung von Industriestandards

Fallstudien und zukünftige Trends

  • Erfolgsgeschichten bei der Physical AI-Einführung
  • Aufkommende Technologien und Innovationen
  • Die Zukunft der KI-gesteuerten industriellen Automatisierung

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundlegende Kenntnisse von Konzepten der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens
  • Vertrautheit mit industriellen Prozessen und Abläufen

Zielgruppe

  • Wirtschaftsingenieure
  • Fertigungsspezialisten
  • Führungskräfte aus der Technik
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Price per participant (excl. VAT)

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