Die Präsenz-Veranstaltung von Contech verbindet Vorträge zu erfolgreichen Projekten mit KI-Einsatz im Bereich Automotive und Luft- und Raumfahrt mit ergebnisorientierten Workshops.
Qualitätsvorgaben zuverlässig erfüllen und gleichzeitig die Ressourceneffizienz steigern - das wünschen sich viele produzierende Unternehmen. Welche Rolle Künstliche Intelligenz dabei spielen kann, bleibt vielen Entscheidern unklar, weil sie keine Anwendungsbeispiele kennen.
Die Fachtagung von Contech bietet nun die Gelegenheit, sich bei drei Praxisvorträgen und im persönlichen Austausch mit den Projektleitern vom Erfolg des KI-Einsatzes zu überzeugen.
Die Referenten sind Entscheider aus Unternehmen, die mit der Methode Robust Design und dem KI-System Analyser® bereits signifikante Verbesserungen in ihren Unternehmen erreicht haben und davon in ihren Vorträgen berichten:
Zum besseren Kennenlernen gibt es am 27. Juni abends optional ein gemütliches Beisammensein mit den Referenten und Gastgeber mts-Contech-Geschäftsführer Frank Thurner.
Nach den Fachvorträgen finden am Nachmittag des 28. Juni Workshops zur konkreten Umsetzung der Digitalisierung mit Methode und KI statt. Teilnehmende können ihren eigenen Business-Case mitbringen und bei der Anmeldung zwei Workshop-Themen auswählen, die sie interessieren.
Teilnehmende profitieren von den konkreten Projekterfahrungen und dem persönlichen Austausch und können Maßnahmen-Vorschläge für die Umsetzung in ihrem Unternehmen mit nach Hause nehmen.
Preisgekrönte Ressourceneffizienz mit der Methode Robust Design und dem KI-System Analyser®
Der Erfolg der Projekte, die auf der Fachtagung vorgestellt werden, basiert auf zwei Säulen:
Qualitätsvorgaben zuverlässig erfüllen und gleichzeitig die Ressourceneffizienz steigern - das wünschen sich viele produzierende Unternehmen. Welche Rolle Künstliche Intelligenz dabei spielen kann, bleibt vielen Entscheidern unklar, weil sie keine Anwendungsbeispiele kennen.
Die Fachtagung von Contech bietet nun die Gelegenheit, sich bei drei Praxisvorträgen und im persönlichen Austausch mit den Projektleitern vom Erfolg des KI-Einsatzes zu überzeugen.
Die Referenten sind Entscheider aus Unternehmen, die mit der Methode Robust Design und dem KI-System Analyser® bereits signifikante Verbesserungen in ihren Unternehmen erreicht haben und davon in ihren Vorträgen berichten:
- Planung und Digitalisierung einer Fertigungslinie für Leistungselektronik mit Methode und KI
Axel Weber, Managing Director, HE System Electronic - Material-Knappheit in der Serienproduktion mit Digitalisierung und KI begegnen und dabei systematisch Qualität erzielen
Christoph Staudacher, Engineering Surface & Material, JOYSONQUIN Automotive Systems
- Digitalisierung und KI in der Produktion: vom Engineering Projekt mit KI-System Analyser® zur Pilot-Linie
Dawid Kupidura, Leiter CCI-PPS Electron Devices Ulm, Thales Deutschland
Zum besseren Kennenlernen gibt es am 27. Juni abends optional ein gemütliches Beisammensein mit den Referenten und Gastgeber mts-Contech-Geschäftsführer Frank Thurner.
Nach den Fachvorträgen finden am Nachmittag des 28. Juni Workshops zur konkreten Umsetzung der Digitalisierung mit Methode und KI statt. Teilnehmende können ihren eigenen Business-Case mitbringen und bei der Anmeldung zwei Workshop-Themen auswählen, die sie interessieren.
- Konzept und Prototypenbau, Produktvalidierung
- Industrialisierung & Absicherung
- Serienproduktion
- Ressourceneffizienz & Kosten.
Teilnehmende profitieren von den konkreten Projekterfahrungen und dem persönlichen Austausch und können Maßnahmen-Vorschläge für die Umsetzung in ihrem Unternehmen mit nach Hause nehmen.
Preisgekrönte Ressourceneffizienz mit der Methode Robust Design und dem KI-System Analyser®
Der Erfolg der Projekte, die auf der Fachtagung vorgestellt werden, basiert auf zwei Säulen:
- auf der Methode Robust Design, mit der schon in hunderten Industrieunternehmen Themen vom Prototyp bis zur Serie systematisch gelöst wurden.
- auf dem KI-System Analyser®, das diese Erfahrung nutzt, unbekannte Wirkmechanismen auch bei tausenden Einfluss- und Ergebnisgrößen zuverlässig erkennt und die Best Settings für nachhaltige Qualität errechnet.
