Bedankt voor uw aanvraag! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op
Bedankt voor uw boeking! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op.
Cursusaanbod
Inleiding tot AI in Kwaliteitscontrole
- Overzicht van AI in kwaliteitsprocessen in de fabrikage
- Toepassingen bij inspectie, defectdetectie en naleving
- Voordelen en beperkingen van AI-gestuurde kwaliteitscontrole
Verzamelen en Voorbereiden van Kwaliteitsgegevens
- Typen gegevens gebruikt in kwaliteitscontrole (afbeeldingen, sensors, productielogboeken)
- Visual datasets labelen met LabelImg
- Gegevensopslag en structuur voor het trainen van modellen
Inleiding tot Computer Vision voor Kwaliteitscontrole
- Basis van beeldverwerking met OpenCV
- Voorbewerkingstechnieken voor industriële afbeeldingen
- Visuale kenmerken extraheren voor analyse
Machine Learning voor Anomalie-detectie
- Eenvoudige classificatoren trainen voor defectdetectie
- Convolutional neural networks (CNNs) gebruiken
- Onbeheerd leren voor anomalie-identificatie
Opbrengst Forecasting met AI-modellen
- Inleiding tot regressietechnieken
- Modellen bouwen om productieopbrengsten te voorspellen
- Voorspellingsnauwkeurigheid evalueren en verbeteren
AI integreren met productiesystemen
- Implementatie-opties voor inspectiemodellen
- Edge AI versus cloudgebaseerde analyse
- Alerts en kwaliteitsrapportage automatiseren
Praktisch casestudy en eindproject
- Een eind-op-eind AI-inspectieprototype ontwikkelen
- Trainen en testen met voorbeeldkwaliteitsgegevens
- Een functionele kwaliteitscontrole AI-oplossing presenteren
Samenvatting en volgende stappen
Vereisten
- Begrip van basisproductie- of kwaliteitszorgprocessen
- Kennis van spreadsheets of digitale vormen van rapportage
- Interesse in data-gedreven kwaliteitscontrolemethoden
Doelgroep
- Kwaliteitszorgspecialisten
- Productieleiders
21 Uren