The widespread use of sensors and connected devices has led to a significant increase in the amount of data collected, and the ever-increasing amount of data available and cheaper and more powerful computing processes have enabled greater insight into the manufacturing process, which can lead to earlier identification of risks or better meeting customer needs. For manufacturers, insightful machine learning platforms to improve product quality and factory productivity will be the next key to change.
This training will invite GAMI senior expert to demonstrate the potential of machine learning in the field of production, help you understand and integrate appropriate project methods on the road to intelligent factory, familiarize yourself with how to implement machine learning, and gain insights and references from industry case studies.
传感器和连接设备的普遍使用导致收集的数据量大幅增加，不断增长的可用数据量以及更便宜、更强大的计算处理使人们能够更深入地了解制造过程，这可以实现更早地识别风险或更好地满足客户需求。对于制造企业来说，通过富有洞察的机器学习平台来提高产品质量和工厂生产率，将成为下一步变革的关键。
本次培训特邀GAMI资深专家展示机器学习在生产领域的潜力，助力您在通往智能工厂的道路上理解并整合适当的项目方法，熟悉如何实施机器学习，并从行业案例研究中获得见解与参考。
- 了解机器学习基础概念和发展背景
- 通过标准方法论指导机器学习项目全周期
- 制造企业如何利用机器学习改造生产过程
Outline 课程大纲：
- 机器学习的概念与基础
- CRISP-DM数据挖掘标准流程
- Python 实操案例演示
- 工业应用案例介绍
Speaker讲师介绍：
邹怿玮女士是GAMI的专职培训讲师，她先后获得北京航空航天大学飞行器动力工程学士学位和德国卡尔斯鲁厄理工学院机械工程硕士学位。多年的海外经历，她在机器学习、数据分析、自动化、工业4.0等领域积累了丰富的知识。对生产系统，包括精益生产和质量管理的正确理解进一步拓展了她的能力领域，专注于机器学习，数据管理等智能制造的课题，并服务于多家500强企业，在智能自动化领域拥有丰富的经验。
About GAMI:
GAMI-全球先进制造研究所，是由早年在中国实施工业咨询项目的德国卡尔斯鲁厄理工学院（KIT）-wbk生产技术研究所于2008年设立，致力于为客户提供扎实的供应链管理、质量管理、生产管理、物流管理及智能制造转型的企业卓越运营咨询方案。GAMI的团队成员大多数来自于KIT、柏林工大、清华大学、同济大学等国内外名校，同时拥有多名六西格玛黑带、项目管理等专业人员，其核心成员拥有平均10多年顾问咨询经验。同时，GAMI于2015年底揭牌的中德工业4.0技术展示创新中心以及2018年底揭牌的中德人工智能创新工场作为高水平的智能制造应用实践平台及中德项目孵化器，服务于国内合作伙伴的制造转型及发展。