Machine Learning Testdatenanalyse Python
Das Ziel dieses Seminars ist die Vermittlung von Grundlagen zur Anwendung von maschinellen Lernverfahren in der Testdatenanalyse.
| 11. – 12.03.2025 | Online |
| 03. – 04.11.2025 | Hannover |
Auch Inhouse buchbar
Digital Twins und Virtualisierung in der Fahrzeugentwicklung: Grundlagenwissen für Einsteigende und Anwendende
Veranstaltungsnummer: 01SE019
- Die Rolle von Digital Twins entlang des gesamten Entwicklungsprozess verstehen lernen
- Model-based Systems Engineering als Schlüsselmethode kennenlernen
- Integration von KI in den Entwicklungsprozess verstehen lernen
Die Zukunft der Automobilindustrie ist digital – und die Entwicklung von Elektrofahrzeugen führt diesen Wandel an. Doch wie lässt sich sicherstellen, dass die entwickelten Fahrzeuge effizient, sicher und umweltfreundlich sind?
Unser VDI-Seminar „Digital Twins zur Virtualisierung in der Fahrzeugentwicklung“ vermittelt Ihnen Technologien und Methoden in Form praktischer Anwendungsbeispiele, um diese Herausforderungen erfolgreich zu meistern.
Sie erfahren, wie Digital Twins den gesamten Entwicklungsprozess, von der Konzeption bis zur virtuellen Produktvalidierung, begleiten und welche Rolle in diesem Zusammenhang das Model-based Systems Engineering spielt.
Die Weiterbildung bietet Ihnen die Chance, sich mit Gleichgesinnten auszutauschen und gemeinsam Herausforderungen und Lösungen aufzuspüren. Nach Besuch des Seminars verstehen Sie, wie sich mithilfe von Modellen, Simulationen und Künstlicher Intelligenz Fahrzeuge schneller, kostengünstiger und umweltfreundlicher auf den Markt bringen lassen.
Top-Themen
- Die Rolle von Digital Twins entlang des gesamten Entwicklungsprozess verstehen lernen
- Model-based Systems Engineering als Schlüsselmethode kennenlernen
- Integration von KI in den Entwicklungsprozess verstehen lernen
- Fahrzeugfunktionen und System-/Komponenten-Designs virtuell verifizieren und validieren können
- Erkenntnisse aus realen Case Studies gewinnen
Programm
Diese Inhalte erwarten Sie in der Weiterbildung zu Digital Twins:
1. Tag 08:30 bis 16:30 Uhr
2. Tag 08:30 bis 16:30 Uhr
Einführung & Zielsetzung
- Was sind Digital Twin, Digital Thread, Digital Engineering?
- Was ist Systems Engineering & Model Based Systems Engineering (MBSE)?
- Was sind die Unterschiede zu Digitalization & Virtualization?
- Wie sehen Technologien & Lösungen von Digital Twins aus?
- Use Cases
- Software Vendors
- Administrativ Asset Shells (AAS)
- CatenaX
- Welche Vorteile bringen agiles Projektmanagement bzw. Entwicklung & DevOps bzgl. Digital Twins
- Wo sind die Herausforderungen bei der Einführung und Potentiale?
- Best Pratices zur Einführung & Einsatz von Digital Twins im Engineering
- Risken & Chancen Einsatz von Digital Twins
Wie werden Digital Twins im Engineering eingesetzt?
- Einführungs Beispiel MBSE
- Anforderungen – Stakeholder & Relation zu Digital Twins
- Architektur – Produktarchitektur & Simulations-Modell-Plannung
- FMEA – Zielsetzung zur Produktabsicherung
- Design – Zielsetzung zur Produktoptimierung
- Simulation – Prozesse & Methoden
- Kalibrierung – Prozesse & Methoden
- Integration – Prozesse & Methoden
- Verifikation – Prozesse & Methoden
- Validierung – Prozesse & Methoden
MBSE Use Case Study: Laden und Ladeinfrastruktur Teil 1
- Einführung in die Modellierungssprache SysML
- Anwendung von SysML im ersten Teil des V-Modells (Anforderung, FMEA, Design)
- Best Practice Austausch
- Lessons Learned
Diskussion in der Gruppe
Simulation & Modellbildung
- Definition & Arten von Modellen
- Überblick über Simulation Typen
- Vorstellung statistischer Verfahren & Tests
- Technologien & Software-Lösungen
- Verifikations & Validierungs Methoden
- Risken und Chancen
Machine Learning
- Vorstellung des CRISP-DM Process | End-to-End ML-Process
- Grundladen zu Machine Learning Art & Algorithmen
- Absicherung von ML | Verifikations & Validierungs Methoden
- Vorstellung von Beispielen
- Risken & Chancen
Machine Learning und Simulation für Digital Twins
- Data-Driven vs. Physical based
- AI-Reduced Order Model
- Prozess und Methoden
- Beispiel-Implementierung
MBSE Use Case Study: Laden & Ladeinfrastruktur Teil 2
- Anwendung von Simulation/Machine Learning und Statistik für zweiten Teil des V-Modells
- Best Practice Austausch
- Lessons Learned
Anwendung im Projektmanagement
- Zeit- und Ressourcen-Management
- Entscheider überzeugen
Diskussion in der Gruppe, Abschluss und Feedback
Seminarmethoden
Unsere Weiterbildung setzt auf moderne und interaktive Methoden, um die Teilnehmerinnen und Teilnehmer aktiv einzubeziehen und ein tiefgehendes Verständnis für Digital Twins im Rahmen von MBSE zu fördern.
Voting App Metric: Die App wird eingesetzt, um interaktive Fragen zu beantworten und die gewünschten Vertiefungsthemen der Teilnehmerinnen und Teilnehmer zu ermitteln. Diese Methode ermöglicht es, schnell und effizient Feedback zu sammeln und das Seminar flexibel an die Interessen und Bedürfnisse der Teilnehmer anzupassen.
Browserbasiertes Tool Miro: Für die Gruppenarbeit verwenden wir das browserbasierte Tool Miro, ein leistungsfähiges digitales Whiteboard, das die Zusammenarbeit und Kreativität in Teams fördert. In einer Use-Case-Studie zum Thema Laden- und Ladeinfrastruktur wird Miro dazu genutzt, die Anwendung von Digital Twins im Kontext von MBSE zu erkunden.
Bitte stellen Sie für Ihre optimale Lernerfahrung sicher, dass die technischen Voraussetzungen zur Nutzung der Tools erfüllt sind.
Zielgruppe
Das Seminar richtet sich an technische Fach- und Führungskräfte aus der Automobilindustrie:
- Simulationsingenieure: Nutzen Sie Ihr Fachwissen & entdecken Sie die vollen Möglichkeiten von Digital Twins
- Nicht-Simulationsingenieure: Erfahren Sie, wie Digital Twins Ihnen helfen, komplexe Fragestellungen in Mechanik, Hardware & Elektronik zu lösen.
- Manager und Entscheidungsträger: Erhalten Sie fundierte Einblicke in die strategischen Vorteile von Digital Twins. Treffen Sie Entscheidungen, optimieren Sie die Projektplanung und senken Sie Kosten.
Unser Experte für die Weiterbildung zu Digital Twins in der Fahrzeugentwicklung
René Honcak, ZF Group, Head of Digital Twin | Electrified Powertrain Technology, München
Rene Honcak hat einen Bachelor-Abschluss in Scientific Computing und einen Master-Abschluss in Stochastical Engineering. Von 2015 bis 2022 war er bei der ASAP-Gruppe in verschiedenen Funktionen tätig, zuletzt als Technical Project Manager – Digital Twins. Seit 2022 arbeitet er für die ZF Group und leitet dort seit Anfang des Jahres 2024 den Bereich Digital Twin – Electrified Powertrain Technology.
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