Im Mittelpunkt stand die Frage, wie Predictive Maintenance mittels intelligenter Zustandsüberwachung konkrete Wettbewerbsvorteile schaffen kann. Am ersten Tag erhielten die Teilnehmenden eine umfassende theoretische Einführung in Predictive Maintenance, Condition Monitoring, maschinelles Lernen sowie mathematische Grundlagen der Datenanalyse. Praxisbeispiele aus industriellen Anwendungen zeigten anschaulich, wie sich diese Methoden bereits heute erfolgreich einsetzen lassen. Am zweiten Tag stand der Praxisteil im Fokus. An realen Demonstratoren – darunter eine CNC-Fräsmaschine – konnten die Teilnehmenden eigenständig Messdaten sichten, Merkmale extrahieren, Daten analysieren und erste KI-Modelle trainieren.

Nach Abschluss der Schulung verfügten die Teilnehmenden über ein fundiertes Verständnis der KI-basierten Predictive Maintenance und können nun gezielt entscheiden, welche KI-Methoden für ihre eigenen Anwendungen geeignet sind. Mit der bereitgestellten Checkliste und Roadmap haben sie zudem praktische Werkzeuge an der Hand, um die ersten Schritte zur Einführung entsprechender Lösungen im Unternehmen strukturiert anzugehen.

Die nächste Schulung findet im Frühjahr 2026 statt - Melden Sie sich schon jetzt bei uns und sichern Sie sich Ihren Platz!