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SUMMARY:SyMSpace Days
DESCRIPTION:Diese zweitägige Veranstaltung bietet eine Plattform für Fachleute und Interessierte\, um sich über aktuelle Trends\, fortschrittliche Simulationsmethoden und zukünftige Entwicklungen im Bereich der Simulation von elektrischen Maschinen auszutauschen. \nPROGRAMM \nMittwoch\, 18. September 2024 \n13:00 bis 17:00 Uhr\n+ SyMSpace Web Vorstellung\, Roadmap\n+ Technologie SyMSpace Web\n+ X2C Interface\n+ Rotorfestigkeitssimulation\n+ Toleranzanalyse\n+ Toleranzanalyse für Verniermotor\n+ Toleranzanalyse mechanischer Systeme mit SyMSpace/SyMTol2 und Abaqus\n+ Ecometrics \nanschließend gemeinsamer Ausklang des ersten Tages und Abendessen \nDonnerstag\, 19. September 2024 \n09:00 bis 12:20 Uhr\n+ Lagerlose Motoren\n+ Magnetlagertechnik\, Rotordynamik\n+ Beschleunigte FE Simulation von elektrischen Maschinen\n+ Berechnung transiente Überspannung in Motoren\, AC Verlustmodell\n+ 3D Simulation in NGSolve: Axialflussmaschinen\, Magnetverluste\, Wickelkopfinduktivität\n+ Materialvermessung\n+ Kraftanregung auf Statorzähne \n12:20 bis 13:20 Uhr\nMittagspause \n13:20 bis 15:50 Uhr\nWorkshop: Themen für die Weiterentwicklung \nVERANSTALTUNGSORT\nScience Park I\, Altenberger Straße 66\, 4040 Linz \nANMELDUNG\nWir ersuchen um Anmeldung an office@lcm.at bis 3. September 2024. \nAnmeldung\nShare this information
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LOCATION:Linz Center of Mechatronics GmbH\, Altenberger Straße 66\, Linz\, Oberösterreich\, 4040\, Österreich
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SUMMARY:Künstliche Intelligenz in der Qualitätssicherung
DESCRIPTION:Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) und insbesondere Maschinellem Lernen in der Qualitätssicherung ermöglicht die Automatisierung von Prüfaufgaben\, die bisher nur manuell durchgeführt werden konnten. Selbst Prüfprozesse\, für die bisher nur mit erheblichem Aufwand Regeln zur Qualitätskontrolle festgelegt werden konnten\, lassen sich nun mithilfe von geeigneten Trainingsdaten automatisieren und damit objektivieren.  \nAls Basis für die lernenden Verfahren dienen meist optische Sensordaten in Form von Bildern oder 3D-Messdaten\, die von den zu prüfenden Bauteilen aufgenommen werden. Typische Prüfaufgaben reichen hier von der Erkennung von Fehlstellen über die Klassifizierung von unterschiedlichen Fehlertypen bis hin zur Vollständigkeitsprüfung. \nWeiterhin können Maschinen mithilfe von KI die Qualität der gerade produzierten Bauteile prognostizieren. Sie werten hierzu die Daten von integrierten Sensoren sowie Kenngrößen aus der Maschinensteuerung selbstständig aus und können somit frühzeitig Hinweise auf fehlerhafte Stellen geben. Im nächsten Schritt kann dann KI-basiert der Produktionsprozess nachgeregelt bzw. optimiert werden.  \nProgramm\n14:00 – 14:15  Andreas Kornherr\, TIP Industrieviertel\nBegrüßung\, Moderation \n14:15 – 14:45  Johannes Matiasch; Project Steering – Cloudflight Austria GmbH\nDie Reise durch die Datenlandschaften mit AI Use- Cases aus der Industrie                \n14:45 – 15:15  Veronika Putz; Team Lead Data Analysis und AI – LCM Linz Center of Mechatronics GmbH  \nQualitätssicherung und Predicitve Maintenance mit Machine Learning in der Praxis  \n15:15 – 15:45  Pause \n15:45 – 16:15  Edmund Jenner-Braunschmied und Johannes Kaar; Nordfels GmbH\nEnd-Of-Line Qualitätssicherung durch Maschinen mit künstlicher Intelligenz\n\n16:15 – 16:45  Johannes Kröpfl und Matthias F.Brandstetter\, Sintelligence GmbH\nDie praktische Anwendung von KI in der Qualitätssicherung und Automatisierung in der Produktion \nAnschließend Fragen\, Vernetzung und Austausch am kalten Buffet \nDie Teilnahme an der Veranstaltung ist kostenlos.\nEs ist nur eine begrenzte Teilnehmerzahl möglich.  \nAnmedungen sind möglich unter: https://www.wko.at/veranstaltungen/cc361d8d-c80d-47b3-8808-4dd6a878be1c\nDie Anmeldebestätigung erhalten Sie nach Ihrer Anmeldung. \nBitte bringen Sie Ihre Einladung mit dem QR-Code zur Veranstaltung mit. \nShare this information
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LOCATION:Bezirksstelle Mödling\, Guntramsdorfer Straße 101\, Mödling\, Niederösterreich\, 2340\, Österreich
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