KI in der Industrie: Predictive Maintenance & Co. – Kurs

In diesem Kurs steht die konkrete Anwendung von Künstlicher Intelligenz im industriellen Umfeld im Mittelpunkt. Statt allgemeiner KI-Grundlagen geht es gezielt darum, wie datenbasierte Modelle zur Optimierung von Produktion, Wartung und Automatisierung eingesetzt werden. Die Teilnehmenden arbeiten mit industriellen Sensordaten, entwickeln Ansätze für Predictive Maintenance und lernen, wie neuronale Netze zur Qualitätskontrolle und Zustandsüberwachung von Maschinen beitragen.

Modul 1 - Datenmanagement für industrielle KI-Anwendungen Der Ausgangspunkt jeder industriellen KI-Anwendung ist eine belastbare Datengrundlage. Dieses Modul behandelt den Umgang mit Sensordaten, Maschinendaten und Produktionsinformationen.

• Aufbau automatisierter Datenpipelines für große Industrie-Datensätze
• Harmonisierung und Transformation heterogener Sensor- und Maschinendaten
• Sicherstellung einer nahtlosen Einbindung von KI in bestehende Produktionssysteme
• Umgang mit Zeitreihendaten aus kontinuierlicher Maschinenüberwachung
• Behandlung von Datenlücken bei Sensorausfällen oder Übertragungsstörungen
• Grundlagen der Datenintegration zwischen Produktions- und IT-Systemen

Modul 2 - SQL und Analyse industrieller Sensordaten Um aus Sensordaten verwertbare Informationen zu gewinnen, braucht es gezielte Abfragetechniken. Dieses Modul zeigt, wie SQL industrielle Datenmengen für Machine-Learning-Modelle aufbereitet.

• Effiziente Abfragen auf umfangreiche Sensordaten-Tabellen
• Joins und Aggregationen zur Verknüpfung von Produktions- und Wartungsdaten
• Extraktion relevanter Informationseinheiten für Machine-Learning-Modelle
• Aufbereitung datengetriebener Entscheidungsgrundlagen im Industrieumfeld
• Umgang mit hochfrequenten Messreihen aus Produktionsanlagen
• Datenqualitätsprüfung als Grundlage verlässlicher Vorhersagemodelle

Modul 3 - Visualisierung mit Power BI im Industriekontext Komplexe Datenbeziehungen aus der Produktion müssen für unterschiedliche Zielgruppen verständlich aufbereitet werden. Dieses Modul vermittelt die dafür nötigen Visualisierungstechniken.

• Interaktive Dashboards zur Darstellung von Predictive-Maintenance-Modellen
• DAX-Funktionen zur Berechnung von Echtzeit- und Verlaufskennzahlen
• Anschauliche Auswertung von Modellleistungen im industriellen Kontext
• Visualisierung von Anomalien und Abweichungen im Produktionsverlauf
• Aufbereitung von Wartungsprognosen für Instandhaltungsteams
• Vergleichende Darstellung mehrerer Maschinen oder Produktionslinien

Modul 4 - Neuronale Netzwerke in der industriellen Praxis Im Zentrum des letzten Moduls stehen neuronale Netze, die speziell für industrielle Anwendungsfälle wie Qualitätskontrolle und Zustandsüberwachung eingesetzt werden.

• Training von Convolutional Neural Networks für Bilderkennung in der Qualitätskontrolle
• Einsatz von Recurrent Neural Networks für IoT- und Zeitreihenanalysen
• Anwendung neuronaler Netze zur Maschinenzustandsüberwachung
• Nutzung des Potenzials Künstlicher Intelligenz für Automatisierungssysteme
• Umgang mit unausgewogenen Datensätzen bei seltenen Fehlerereignissen
• Einordnung von Modellgrenzen bei sicherheitsrelevanten Industrieanwendungen

Praxisorientierte Umsetzung

• Aufbau einer Datenpipeline für simulierte Sensordaten aus der Produktion
• Formulierung von SQL-Abfragen zur Extraktion wartungsrelevanter Kennzahlen
• Entwicklung eines Power-BI-Dashboards für Predictive-Maintenance-Auswertungen
• Training eines einfachen CNN-Modells für eine Bilderkennungsaufgabe in der Qualitätskontrolle
• Analyse von Zeitreihendaten mit einem Recurrent-Neural-Network-Ansatz
• Erkennung von Anomalien in simulierten Produktionsdaten
• Bewertung der Vorhersagegüte anhand konkreter Wartungsszenarien
• Diskussion realistischer Einsatzgrenzen von KI in sicherheitskritischen Bereichen
• Übertragung der Methoden auf ein industrienahes Fallbeispiel
• Vergleich unterschiedlicher Modellansätze für Qualitätskontrolle und Wartung
• Einordnung von IoT-Datenströmen in bestehende Analyseprozesse
• Rückschau der organisatorischen Voraussetzungen für industrielle KI-Projekte

Die Übungen orientieren sich durchgehend an realistischen Industrieszenarien: eine Produktionslinie mit schwankender Sensorqualität, eine Maschine mit unregelmäßigem Verschleißmuster, eine Qualitätskontrolle mit visuellen Fehlerbildern. So bleibt der Bezug zur praktischen Anwendung jederzeit erkennbar. Am Ende des Kurses steht ein klares Bild davon, wie sich KI-Methoden konkret in industrielle Abläufe integrieren lassen - von der Sensordatenerfassung bis zur automatisierten Qualitätsprüfung. Die Teilnehmenden können einschätzen, wo KI im eigenen Produktionsumfeld sinnvoll ansetzen kann und wo ihre Grenzen liegen.

Der Kurs richtet sich an Einsteiger:innen und Quereinsteiger:innen ebenso wie an Fachkräfte, die datenbasierte Entscheidungsprozesse im industriellen Kontext verstehen und mitgestalten möchten. Vorkenntnisse in Produktionstechnik oder Data Science sind nicht zwingend erforderlich.

• Fachkräfte aus Produktion, Instandhaltung oder Qualitätssicherung mit Interesse an KI-Anwendungen
• Quereinsteiger:innen, die sich in Richtung KI-Ingenieurwesen oder Data Science orientieren möchten
• Mitarbeitende, die Predictive-Maintenance-Ansätze im eigenen Unternehmen einordnen wollen
• Personen mit Interesse an der praktischen Verbindung von Sensordaten und maschinellem Lernen

Der Kurs wird im Hybridformat unterrichtet und verbindet Präsenz- mit Online-Lernanteilen. Er ist als Vollzeitangebot konzipiert, sodass sich die Teilnehmenden über einen zusammenhängenden Zeitraum intensiv mit industriellen KI-Anwendungen befassen können. Theoretische Einheiten zu Datenmanagement und neuronalen Netzen wechseln sich mit praktischen Übungen an Sensordaten-Beispielen ab.

Als Vollzeitformat gliedert sich der Kurs in mehrere thematische Blöcke, die von der Datenpipeline über die SQL-Analyse bis zum Training neuronaler Netze für industrielle Anwendungsfälle reichen. Der genaue zeitliche Rahmen ergibt sich aus dem jeweiligen Kurstermin.

Der Kurs schließt mit einem Trägerzertifikat ab, teils ergänzt um eine Abschlussprüfung. Es handelt sich um eine trägerinterne Bescheinigung der erfolgreichen Teilnahme, kein staatlich reglementiertes Examen.

Industrielle KI-Anwendungen unterscheiden sich in wesentlichen Punkten von generischen Data-Science-Projekten: Sensordaten sind verrauscht, Ausfälle selten und teuer, Entscheidungen oft sicherheitsrelevant. Dieser Kurs vermittelt genau die Methoden, die für diesen speziellen Kontext gebraucht werden - von der Zeitreihenanalyse bis zur Bilderkennung in der Qualitätskontrolle. Für den Berufsalltag ergibt sich daraus ein direkter Nutzen: Teilnehmende können nach dem Kurs einschätzen, an welcher Stelle einer Produktionslinie oder eines Wartungsprozesses KI sinnvoll eingesetzt werden kann, welche Datenqualität dafür nötig ist und wie sich der Erfolg eines Predictive-Maintenance-Ansatzes überprüfen lässt. Das erleichtert die Zusammenarbeit zwischen Produktionsteams und Data-Science-Abteilungen erheblich. Langfristig öffnet dieses Wissen den Weg in Rollen an der Schnittstelle von Produktion und Datenanalyse, etwa als KI-Ingenieur:in oder Data Scientist mit Industriefokus. Die erworbenen Fähigkeiten in Sensordatenanalyse, Predictive Maintenance und neuronalen Netzen sind in produzierenden Unternehmen zunehmend gefragt, unabhängig von der jeweiligen Branche.