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Beschreibung
Data Analytics

Sie interessieren sich für datengetriebene Methoden zur vorausschauenden Instandhaltung oder allgemein für Data Analytics? Unser 2-tägiger Workshop behandelt spannende und wichtige Themen der Datenanalyse für Predictive Maintenenace.

Während des Workshops werden die Teilnehmer an einem Use Case zur Anomalie-Erkennung arbeiten, der aus einer Fischertechnik Modellfabrik stammt. Es wird einige Aufgaben mit praktischen Experimenten geben. Der Workshop ist als Kooperation zwischen dem Fraunhofer-Institut für Algorithmen und Wissenschaftliches Rechnen (SCAI) und dem Innovation Hub Bergisches Rheinland konzipiert und organisiert.

Für den Workshop ist eine Gruppe von 6-8 Teilnehmern angedacht und wird online durchgeführt

Python-Vorkenntnisse sind übrigens keine Voraussetzung für die Teilnahme, aber ein wenig Programmiererfahrung wäre hilfreich.

Tag 1

  • Einleitung
  • Sensorik
  • Vorstellung von Python
  • (Technische) Datenakquise
  • Datenverarbeitung
  • Dimensionsreduktion

Tag 2

  • Featuregenerierung / Komplexe Use-Cases
  • Survival Analysis
  • Outlierdetektion
  • Use-Case / Hands-On
Thema
Methoden der Datenanalyse für Predictive Maintenance Anwendungen
Termin
Do., 01.07.2021
| 09.00 Uhr - 17.00 Uhr
Fr., 02.07.2021
09.00
- 17.00
Referent/in
Dr. Bastian Bohn
Dr. Bastian Bohn

Herr Dr. Bastian Bohn ist Experte für Datenanalyse und numerische Mathematik am Fraunhofer Institut für Algorithmen und Wissenschaftliches Rechnen (SCAI).
Durch seine mehr als 10-jährige Erfahrung in Forschungs- und Projektarbeit im Umfeld der Simulationsdatenanalyse verfügt er über ein tiefes Wissen in Theorie und Anwendung auf dem Gebiet des maschinellen Lernens.
Auch im Bereich der Wissensvermittlung blickt Herr Dr. Bohn auf jahrelange Erfahrung als Hochschuldozent und Workshopentwickler zurück. Unter Anderem ist er ein Spezialist auf den Gebieten

  • Analyse komplexer Simulationsdaten
  • Hochdimensionale Datenverarbeitung
  • Numerische Simulation physikalischer Prozesse
  • Deep Learning und neuronale Netze
  • Überwachtes und unüberwachtes maschinelles Lernen
  • Konzipierung und Durchführung von Lehrveranstaltungen und Schulungen mit Anwenderfokus
Prof. Dr. Denis Anders
Prof. Dr. Denis Anders
  • Studium der Technischen Mathematik an der Universität Siegen mit Schwerpunkt „Computational Science and Engineering“
  • Diplom in Praktischer Psychologie bei der Studiengemeinschaft Darmstadt
  • Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Festkörpermechanik an der Universität Siegen
  • Promotion zum Dr.-Ing. auf dem Gebiet der numerischen Modellierung von Alterungs- und Schädigungsmechanismen in metallischen Legierungen
  • Entwicklungsingenieur im Bereich Strukturanalyse & Numerische Berechnungen beim Maschinen- und Anlagenbauer SMS Group GmbH
  • Freiberuflicher Dozent für Höhere Mathematik, Technische Mechanik, Thermodynamik, Strömungslehre und Angewandte quantitative Personalforschung an der FOM - Hochschule
  • Professor für Technische Mechanik und Strömungslehre an der TH Köln, Campus Gummersbach
  • Freiberufliche Unternehmensberatung zu Fragestellungen der Numerischen Mechanik, Wärmeübertragung und Simulationstechnik
  • Gutachtertätigkeit für zahlreiche internationale Fachzeitschriften
Dr. Samineh Bagheri
Dr. Samineh Bagheri
  • Bachelor of Science in Elektroingenieurwesen von der Shahid Beheshti University
  • Master of Engineering in Industrial Automation & IT von der TH Köln - University of Applied Sciences, Deutschland
  • Wissenschaftliche Mitarbeiterin an der TH Köln, 2014-2020
  • Promotion auf dem Gebiet der Computational Intelligence und Optimierung am Leiden Institute for Advanced Computer Science (LIACS), Leiden Universität & TH Köln
  • Seit Juni 2020 wissenschaftliche Mitarbeitering am Innovation Hub Bergisches Rheinland mit dem Forschungsschwerpunkt Data Analytics in Predictive Maintenance
Agenda
Start 01. & 02. Juli
09 Uhr
Ende 01. & 02. Juli
17 Uhr
 
Kathleen Bayer
Kathleen Bayer
Marketing und Events
info@innovation-hub.de
Anmeldung

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