
management
Der Kurs findet im Rahmen des Weiterbildungsverbundes Main-Tauber in Zusammenarbeit mit dem vtb Weiterbildungsverbund Bodensee-Oberschwaben statt.
Den Wandel zu einer datenbasierten
Organisation gestalten
Der Erfolg von Unternehmen wird immer stärker davon abhängen, ob und wie sie Daten gewinnen und nutzen.
Wir vermitteln Ihnen hier das dafür geeignete Wissen, damit Sie selbst gestalten können.
Die Mehrheit aller Unternehmen ist bereits der Ansicht, dass Daten deutlich gewinnbringender eingesetzt werden sollten, besonders im Hinblick auf die internationale Wettbewerbsfähigkeit. Laut einer Studie des Business Application Research Center (BARC) bringt die erhöhte Aufmerksamkeit der bereits vorhandenen oder zu erhebenden Daten einen signifikanten Mehrwert für das Unternehmen. Sie gaben an, dass die gewonnenen Informationen hohe Priorität bei der Entscheidungsfindung haben und der Unternehmenserfolg durch optimierte Datenverarbeitung verbessert werden kann.

Vielen Unternehmen ist bereits klar, was zu tun ist: mehr Informationen aus Daten zu gewinnen. Jedoch fehlt es an Know-how und Personal, um die entscheidenden Schritte einzuleiten, um die anfänglich hochangelegte Hürde zu nehmen.
Bisher scheitert es noch an der Umsetzung in der Praxis: mangelndes Fach- und Methodenwissen sowie auch Vorrang des operativen Tagesgeschäfts vor datengetriebenen Innovationen sowie die Festlegung von klaren Zuständigkeiten für den Umgang mit Daten.
Datengetriebene Geschäftsprozesse und Künstliche Intelligenz (KI) können dabei helfen neue Absatzmärkte zu schaffen, indem durch die gesammelten Daten ein besseres Kundenverständnis entsteht und diese neu definierten Bedürfnisse zielgerechter adressiert werden.
Inhalte Industriedatenmanagement
Die Nutzung von Daten ist heute für den Geschäftserfolg eines Unternehmens von großer Bedeutung. „Daten sind das neue Gold“ wird oft gesagt. Nur, bevor man z. B. mit Data Analytics oder künstlicher Intelligenz anfangen möchte, braucht man erst einmal geeignete Daten.
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- Wie Sie geeignete Daten generieren können, lernen Sie im ersten Teil von Modul 1 „Erfassen und Aufbereiten von
Maschinen- und Prozessdaten“ ganz praxisnah an einer der Lernfabriken in Baden-Württemberg. - Im zweiten Teil von Modul 1 liegt der Schwerpunkt auf der Analyse und dem Management von Industriedaten.
- Und in Modul 2 lernen Sie, wie Sie die gewonnenen Daten verwerten und für neue Geschäftsmodelle nutzen können.
Kursdetails Industriedatenmanagement
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Zielgruppe: Mitarbeitende und Führungskräfte von produzierenden Unternehmen (Ausbilder*innen, Duale Hochschul-Student*innen, Techniker und Ingenieure (Maschinen- / Anlagenbau / Automobilzulieferer, Facility Management etc.), Meister (Handwerks- und produktionsaffine Berufe), neue Mitarbeitende) Bei weiteren Zielgruppen sprechen Sie uns gerne an.
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Dauer: tageweise
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Lehrform: in Präsenz
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Termin: Modul 1 25. bis 27. November 2024
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Durchführungsort: Umschulungs- und Fortbildungszentrum Niederstetten e.V. Oberstetter Straße 10 in 97996 Niederstetten
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Modul 1= pro Teilnehmer*in 780,00 Euro für insg. 3 Tage
Modul 2 = pro Teilnehmer*in 260,00 Euro für 1 Tag
Modul 1 + Modul 2 = 1.040,00 Euro pro Teilnehmer*in (4 Tage)
Enthalten ist jeweils das Catering.
Die Mindestteilnehmendenzahl beträgt 7 Personen.
Die beiden Module können auch firmenspezifisch mit maximal 12 Teilnehmenden durchgeführt werden.
Sprechen Sie uns gerne dazu an!
Module Industriedatenmanagement
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Modul 1: Erfassen und Aufbereiten von Maschinen – und Prozessdaten
Grundlagen (Theorie)
- Was sind Maschinen- und Prozessdaten?
- Methoden zur direkten und indirekten Datenerfassung?
- Unterschiede und Möglichkeiten der Datenerfassung an Neu- und Bestandanlagen?
- Datenvorverarbeitung in der SPS, im Sensor oder im Gateway
- Condition Monitoring eines cyber-physischen Systems
Erfassen und aufbereiten von Daten in der SPS (Praxis)
- Modulare PDA (Process Data Acquisition) am Beispiel einer cyber-physischen CP-Lab Station
- Modellierung der erforderlichen Datenstrukturen
- Definition und Konfiguration der PDA-Datenstrukturen
- Exemplarisches Beispiel zur modularen PDA mit Datenvorverarbeitung und Aufruf der Instanzen
- Bereitstellung der Daten im OPC UA Server
- Erste einfache webbasierte Datenvisualisierung
Anbindung an eine IIoT-Plattform (Praxis)
- Anbindung eines cyber-physischen Moduls an eine IIoT-Plattform (Edge/Cloud)
- Publishen von Prozess- und Maschinendaten aus der SPS per MQTT an einen Broker
Einsatz fertiger Tools
- Einsatz fertiger Tools wie z.B. Apache StreamPipes
Modul 1 Teil 2: Industriedatenmanagement und -analyse einfach gemacht!
Wie Sie mit vorhandenen Produktionsdaten Mehrwerte generieren
Teil 1: IIoT-Datenanalysen einfach gemacht
- Einführung: Analysen im Kontext industrieller Daten
- IIoT-Datenmodellierung: Standards und Initiativen
- Kommunikationsprotokolle: Standards und Initiativen
- Open-Source-Lösungen im Industrial IoT
- Datenanbindung, Persistenz , Analytik
Hands-on: IIoT-Datenanalysen mit Apache StreamPipes
- Installation
- Maschinendatenanbindung, z.B. S7, OPC-UA, MQTT
- Visual Analytics: Einfache Datenexploration
- Konfiguration und Customizing
Teil 2: IIoT-Mehrwerte mit Data Science und KI erschließen
- Übersicht: Warum Data Science und KI?
- Überblick maschinelle Lernverfahren- was macht in welchem Kontext Sinn?
- KI-Datenanalysen: Beispielanwendungen
- Hands-on: KI-Anwendungen mit Apache StreamPipes
- Data Science mit dem Python Client
- Anomalieerkennung
- Eigene KI-Modelle integrieren mit dem Function Zoo
- Eigene Erweiterungen mit dem Software Development Kit
Modul 2: Datenverwertung -> Geschäftsmodelle entwickeln
Wie Daten die Wertschöpfung unseres Unternehmens ergänzen könnten
- Kurzer Einblick - was ist Industrie 4.0
- Geschäftsmodelle – welche Arten gibt es, besonders rund um Innovationen und Industrie 4.0
- Datenbasierte Wertschöpfungen – Beispiele dafür, was es genau bedeuten kann
- Veränderungs-/Changemanagement: Chancen und Risiken und wie die Betroffenen zu Beteiligten werden können
- Interaktiv: was könnten die Inhalte für Ihr Unternehmen konkret bedeuten?