Druckansicht der Internetadresse:

Logo of the University of Bayreuth Seite drucken
Ressourchenschonung durch Data Science und Digitalisierung

Ressourcenschonung durch Data Science und Digitalisierung für KMU

Nachhaltig und effizient im digitalen Wettbewerb

Wie können Daten im Unternehmen zielgerichtet erfasst und auf ihre Qualität hin überprüft werden? Wie gelingt intelligente Datenaufbereitung und effiziente Datenauswertung? Wie können diese Erkenntnisse im Unternehmen wertschöpfend und ressourcenschonend eingesetzt werden?

Diesen Fragen geht der berufsbegleitende Zertifikatskurs „Ressourcenschonung durch Data Science und Digitalisierung für KMU“ auf den Grund. Der Kurs richtet sich an Mitarbeitende produzierender kleiner und mittlerer Unternehmen in Bayern, die sich zeitlich und örtlich flexibel im Themengebiet „Data Science“ weiterbilden möchten. Dies geschieht durch den anwendungsorientierten Wissenstransfer aus der universitären Forschung in die industrielle Anwendung. Die Einzelmodule können sowohl in Präsenz am Campus der Universität Bayreuth besucht oder aber zeitgleich als Onlinekurs via Zoom wahrgenommen werden. Weiterhin ergänzen digitale Lernunterlagen das Kurskonzept.

Melden Sie sich jetzt an für die berufsbegleitende Weiterbildungsmaßnahme "Ressourcenschonung durch Data Science und Digitalisierung für KMU"!

Das Projekt wird in einer Kooperation zwischen der Campus-Akademie für Weiterbildung und dem Lehrstuhl Umweltgerechte Produktionstechnik der Universität Bayreuth durchgeführt. Da das Projekt im Rahmen der Aktion 19 "Berufliche Qualifizierung - Wissenstransfer aus den Hochschulen in die Unternehmen" durch den Europäischen Sozialfonds gefördert wird, kann die Teilnahme an diesem Programm kostenfrei angeboten werden.


Zielgruppe & Anmeldekonditionen

  • Keine Vorkenntnisse in Data Science nötig

  • Für die Teilnahme an diesem Kurs benötigen Sie kein Abitur, keine Hochschulzugangsberechtigung und auch keinen Hochschulabschluss

  • Teilnahmeberechtigt sind alle Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter kleiner und mittlerer Unternehmen (KMU) in Bayern

  • Zur Zielgruppe zählen Abteilungsleiter:innen, Produktionsleiter:innen, Facharbeiter:innen und Führungskräfte

Ihr Mehrwert aus dem Kurs

  • Erlernen Sie grundlegende Kenntnisse der Data Science

  • Erlernen Sie, Daten intelligent zu erfassen, aufzubereiten und zu bewerten

  • Erlernen Sie digitale Mess- und Überwachungsmöglichkeiten für den Produktionsprozess

  • Übertragen Sie das gelernte Wissen auf Ihr Unternehmen

  • Bilden Sie sich in einem innovativen und nachhaltig orientierten Umfeld weiter

  • Profitieren Sie von den weitreichenden Netzwerkmöglichkeiten der Universität Bayreuth

  • Nutzen Sie die Förderung durch den Europäischen Sozialfonds, indem Sie kostenfrei am Kurs teilnehmen

Module & Inhalte

Der Zertifikatslehrgang "Ressourcenschonung durch Data Science und Digitalisierung für KMU" besteht aus insgesamt sechs Modulen. Anhand von Anwendungsbeispielen werden die verschiedenen Ebenen im Prozess der Datennutzung durchlaufen.

Modul 1: Datenerfassung - SchwingungsdatenmessungEinklappen
  • Theoretische Grundlagen zur Messung von Schwingungen
  • Auswirkungen ungewünschter Schwingungen auf Produktionsqualität, Verschleiß, Geräuschemissionen und mögliche Beschädigungen technischer Anlagen und entsprechende Vermeidungsstrategien zur Schonung der Ressourcen
  • Messkonzepte und Sensorik (Beschleunigungssensoren, Laser-Doppler-Vibrometrie, etc.)
  • Praxisteil: Identifikation von Schwachstellen, Positionierung der Schwingungssensorik, zielgerichtete Datengewinnung
Modul 2: Datenerfassung – Kräfte- und EnergiemessungEinklappen
  • Theoretische Grundlagen zur Messung elektrischer Größen und zur Messung von Prozesskräften
  • Digitale Überwachungsmöglichkeiten in der Produktion und Auswahl geeigneter Prozessgrößen
  • Praxisteil: Abgreifen energetischer Prozessgrößen mittels geeigneter Messtechnik in Schaltschränken
  • Praxisteil: Abgreifen weiterer Prozessgrößen (z. B. Kräfte beim Fräsen) zur Qualitätssteigerung der Bauteile
Modul 3: QualitätsbewertungEinklappen
  • Verfahren zur Messung der Qualität von Produktionsprozessen (z. B. optische Prüfverfahren mit Echtzeitbildüberwachung oder vollautomatische Prüfroboter)
  • Videodatenauswertung in Echtzeit zur Bestimmung von Lage und Ausrichtung von Bauteilen
  • Vollautomatisierte Laservermessung zur Ermittlung der Maßabweichung von Bauteilen
  • Praxisteil: Vorstellung verschiedener Verfahren zur messtechnischen Auswertung der Fertigungsqualität anhand eines Referenzwerkstückes (sowie Möglichkeiten und Limitationen der Verfahren)
Modul 4: Datenaufbereitung- und auswertungEinklappen
  • Theoretische Konzepte und deren praktische Anwendungsmöglichkeiten zur Erhöhung des Datennutzungsgrades im Unternehmen
  • Methoden zur Datenveredelung (z. B. Feature Selection und Extraction)
  • Vorbereitung der Daten für die Weiterverarbeitung (z. B. für statistische Methoden oder eine Verwendung mit Verfahren des Maschinellen Lernens)
  • Vermittlung grundlegender Kenntnisse zur Datenanalyse
  • Praxisteil: Die in den Modulen eins bis drei gewonnen Daten werden beispielhaft für die Datenaufbereitung und -auswertung herangezogen
Modul 5: DatenverwertungEinklappen
  • Potenziale der Datenverwertung aufzeigen (z. B. Erhöhung der Produktivität (Wirtschaftlichkeit, Steigerung der Produktqualität durch eine verbesserte Prozesskontrolle, Ressourcenschonung, Flexibilisierung des Personals)
  • Identifizierung geeigneter Schnittstellen zwischen Mensch und Maschine
  • Visualisierungsmöglichkeiten in Dashboards, digitale Assistenzsysteme, Implementierung und Integration der Modelle im Produktionsumfeld
  • Praxisteil: Beispielimplementierungen basierend auf den Ergebnissen und Erkenntnissen aus den vorherigen Lehrgangsmodulen
Modul 6: TransferworkshopEinklappen
  • Transfer der erlernten Fähigkeiten und Kompetenzen auf Anwendungsfälle im eigenen Unternehmen
  • Beispiele aus den Unternehmen werden vorgestellt und gemeinsam konzeptionelle Lösungsvorschläge entwickelt

Auch interessant:


Das Wesentliche in Kürze

Nächster Termin

6 Module á 10 Unterrichtseinheiten
(jeweils von 09:00 bis 17:00 Uhr)

Start im Januar 2023:
Modul 1 & 2: 13. & 14. Januar 2023
Modul 3 & 4: 10. & 11. Februar 2023
Modul 5 & 6: 10. & 11. März 2023

Start im April 2023:
Modul 1 & 2: 21. & 22. April 2023
Modul 3 & 4: 12. & 13. Mai 2023
Modul 5 & 6: 16. & 17. Juni 2023

Jedes Modul wird hybrid angeboten, eine Teilnahme ist somit
sowohl in Präsenz an der Universität Bayreuth als auch
online an einem beliebigen Ort möglich.

Weitere Infos anfordern

Jetzt für diesen Kurs anmelden!

Links

Informationsbroschüre

Zur Online-Anmeldung

Konditionen und Gebühren

Dieser Kurs ist aufgrund der Förderung durch den ESF kostenfrei.

Bei vollständiger und erfolgreicher Teilnahme erhalten Sie das Zertifikat
"Ressourcenschonung durch Data Science und Digitalisierung"
(Universität Bayreuth).

Kontakt

Stefan Zeh
Tel.: 0921 / 55-7374
stefan.zeh@uni-bayreuth.de

Verantwortlich für die Redaktion: Stefan Zeh, Telefon: 7374

Facebook Youtube-Kanal Instagram Blog Kontakt