Qualitätssicherung in der Batch-Produktion mit KI (Machine Learning)

Qualitätssicherung in der Batch-Produktion mit KI (Machine Learning): Wo ML unterstützt.

MODUL 01: QUALITÄT IN DER BATCH-PRODUKTION

• Prozessdaten und Qualitätsmerkmale
• Wo ML unterstützt
• Nutzen und Grenzen
• Live-Demo: die Abweichung im Batch früh erkannt
• Ihre Ausgangslage: Wo entsteht Ausschuss?

MODUL 02: MODELLE

• Anomalie- und Abweichungserkennung
• Qualitätsprognosen (Soft Sensors)
• Übung: Sie analysieren Prozessdaten
• Der Aha-Moment: der Qualitätseinbruch vor dem Laborergebnis
• Muster statt Einzelwerte sehen

MODUL 03: ANWENDUNG

• Golden Batch und Prozessverständnis
• Ausschuss und Nacharbeit senken
• Root-Cause-Analyse
• Übung: Sie leiten eine Ursache ab
• Qualität stabilisieren

MODUL 04: UMSETZUNG

• Integration in MES/PLS
• GxP und Validierung
• Fallstudie: die QS mit ML verbessern
• Betrieb und Rollen
• Ihr Fahrplan zur datengetriebenen QS