Industrial Data Science
Allgemeine Informationen zum Seminar
Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer dieses Seminars sollen ihre erworbenen Kenntnisse der Statistik und der Datenwissenschaften im Bereich der industriellen Datenwissenschaften, insbesondere mit einem Fokus auf Industrie 4.0 und Industrie 5.0, zur Anwendung bringen und vertiefen. Dieses Seminar deckt ein breites Spektrum von Themen der industriellen Datenwissenschaften ab und vermittelt den Teilnehmerinnen und Teilnehmern ein umfassendes Verständnis des Bereichs und seiner praktischen Anwendungen.
Teilnahmevoraussetzung
Leistungsnachweis zu einer Vorlesung im Schwerpunkt "Angewandte Statistik und Data Science"
Seminardurchführung
Leitung des Seminars: Dr. Arne Johannssen
Das Seminar findet als Blockveranstaltung vom 21. bis 23. Juni 2024 jeweils in der Zeit von 9:15 bis 18:00 Uhr statt. Voraussetzung für die Erlangung der CP ist die Teilnahme am Seminar an allen drei Terminen. Der Leistungsnachweis wird erbracht durch eine Hausarbeit (ca. 13 Seiten) und einen Seminarvortrag von ca. 30 Minuten mit anschließender Diskussion von ca. 10 Minuten. Sowohl die Seminararbeit als auch der Vortrag können entweder in deutscher oder englischer Sprache verfasst/erbracht werden. Die Hausarbeit samt Vortragsfolien sind spätestens bis zum 17. Juni 2024 in ausschließlich digitaler Form per E-Mail an Arne Johannssen zu senden.
Vorbesprechung
Montag, 5.2.2024, 16:15--17:00 Uhr, Raum 2163/2168, VMP 5.
Themen der Seminararbeiten
Thema 1: Predictive Maintenance Models in Industry 4.0
Implementation of predictive maintenance models using machine learning techniques.
Thema 2: Quality Control and Six Sigma Applications in Industry 4.0
Empirical applications of Six Sigma methodologies for process improvement and quality control.
Thema 3: Anomaly Detection and Quality Control in Industry 4.0
Detection of defects and deviations in industrial processes and products.
Thema 4: 3D Printing and Additive Manufacturing in Industry 4.0
The role of 3D printing and additive manufacturing in Industry 4.0.
Thema 5: Time Series Forecasting for Demand Planning in Industry 4.0
Time series analysis and forecasting models to optimize inventory and production planning.
Thema 6: Process Optimization with Design of Experiments in Industry 4.0
Statistical methods like Design of Experiments to optimize industrial processes and improve product quality.
Thema 7: Interpretable Predictive Maintenance Models in Industry 5.0:
Predictive maintenance models that are interpretable and can provide insights into maintenance recommendations.
Thema 8: XAI for Quality Control and Defect Detection in Industry 5.0
Explainability of AI models used for quality control and identifying defects in realtime.
Thema 9: XAI for Human-Robot Collaboration in Industry 5.0
How XAI can make it easier for humans to understand and trust AI-driven robots in manufacturing.
Thema 10: Personalized Mass Production in Industry 5.0
Data-driven approaches to enable mass production of personalized products.
Thema 11: XAI in Personalized Mass Production in Industry 5.0
Making AI-driven personalized mass production processes more transparent and interpretable
Thema 12: XAI-Enhanced Data-Driven Decision Support in Industry 5.0
How XAI can improve data-driven decision-making processes in Industry 5.0 by providing transparent explanations for recommendations.
Literatur: Die Suche nach geeigneter Literatur gehört zur Seminarleistung. Konzentrieren Sie sich in Ihrer Recherche nicht nur auf Lehrbücher, sondern auch auf aktuelle Publikationen zu Ihrem Thema. Nur auf diese Weise können Sie eine Arbeit verfassen, die den jeweils aktuellen Stand Ihres Themas widerspiegelt.