Zum Thema
In unserem eintägigen Workshop möchten wir Sie mit neuen Methoden zur Prozessanalyse und Softsensorik vertraut machen. Wir möchten, dass Sie anhand Ihrer Prozessdaten und Qualitätskennwerte Ihren Prozess besser verstehen und durch Auswertung der Zusammenhänge optimale Verarbeitungsbedingungen finden (Stichwort DOE). Zudem können aus vielen verfügbaren Prozessdaten durch entsprechende Verknüpfungen neue qualitätsrelevante Kenngrößen generiert werden. Diese sogenannten Softsensoren arbeiten meist ohne zusätzlichen Hardwareaufwand und lassen sich gut in bestehende Prozesse integrieren.

Als Instrument für diese Arbeiten nutzen wir „Künstliche Neuronale Netze“ (KNN).

Sie haben die Möglichkeit an den für Sie bereit gestellten PCs praktische Erfahrungen mit dieser innovativen  Methode zu sammeln.

Bereits vorhandene Beispiel-Prozessdaten dienen Ihnen als Modellvorlage für die Praxisübungen am PC. Die Anwendungen kommen aus vielfältigen Bereichen, wie z. B. dem Spritzgießen, Extrudieren oder der Auswertung von Qualitätskenngrößen, wie Farbe und Permeationseigenschaften. Sie verarbeiten eigenständig die Daten und erfahren so, wie Sie Ihre eigenen Modelle zur weiteren Bearbeitung in Excel exportieren.

Mit unserem Seminar liefern wir Ihnen eine praktische Anleitung, wie Sie optimale Rezepturen und Fahrweisen für Ihre Produkte finden. Die Anwendung der KNN ist ohne jegliche mathematische oder theoretische Vorkenntnisse möglich. Eine aufwendige Versuchsplanung ist nicht mehr nötig.

Erleben Sie ein direktes Verwenden von Rohdaten aus Ihrem Prozess zur Modellherstellung; farbige Grafiken unterstützen Sie bei Ihrer umfassenden Analyse – und für die Zukunft: gleichbleibende Qualität Ihrer Produktion bei wechselnden Rohstoff-Chargen.

Bitte bringen Sie Ihre eigenen Prozess- und Qualitätsdaten zum Seminar mit.
 

Ihre Referenten
 

Dipl.-Ing. Thomas Froese, atlan-tec Systems GmbH, Willich-Münchheide II

• bis 1989: Studium der Technischen Chemie/Chemieingenieurwesen an der FH Krefeld
• bis 1994: Application Product Specialist bei Foxboro in Düsseldorf
• seit 1994: Geschäftsführer der Firma atlan-tec Systems GmbH
   

Dipl.-Phys. Thomas Hochrein, SKZ, Würzburg Zusage

• bis 2004: Studium FH Nürnberg und Universität Würzburg, Physik-Diplom
• bis 2007: Assistent der Geschäftsleitung, LS Kunststofftechnologie GmbH, Wertheim
• 2008: Forschungsaufenthalt, Rice University, Houston, Texas, USA
• seit 2007: Teamleiter Messtechnik, SKZ Forschung, Würzburg, Bereich Compoundieren/Extrudieren

Veranstaltungsdetails
Leitung	Thomas Froese atlan-tec Systems GmbH, Willich-Münchheide II
Preise	740,00 EUR zzgl. MwSt. (880,60 EUR inkl. 19% MwSt.)
Ort	SKZ Weiterbildungs-Zentrum Frankfurter Straße 15 - 17, 97082 Würzburg
Veranstalter	SKZ - ConSem GmbH Frankfurter Straße 15 - 17, 97082 Würzburg
Hotelinformationen	Eine große Auswahl an Hotels finden Sie hier!

Theorie und Grundlagen

• Statische Modelle und Versuchsplanung im Vergleich mit modernen Methoden
• Was sind neuronale Netze?
• Wie entwickelt man Modelle?
   

Grundlagen der Auswertung an  Praxisbeispielen

• Prozessanalyse und Softsensorik an einfachen Beispielen erläutert
   

Übung: Durchführung einer einfachen Übung mit Auswertung

• Erstellen eines Modells mit Extruderdaten
• Prüfen des Modells
• Grafisch und numerische Analyse der wichtigen Einflussgrößen
• Reduzierung des Modells und Ziehen von Schlüssen für die Produktionspraxis
   

Training: Gemeinsame Übung von Praxisbeispielen oder an mitgebrachten Daten

• Einflussanalyse beim Spritzgießen, Extrudieren, Compoundieren
• Modellierungstraining zur Abhängigkeit von Qualitätskenngrößen

Übungsmöglichkeit mit Ihren eigenen Prozess- und Qualitätsdaten

Theorie: Warum keine Versuchsplanung? Behandlung von Zeitverhalten?

• Wie kann man mit neuronalen Netzen instationäre Prozesse abbilden?
• Warum benötigen neuronale Netze keine Versuchplanung?
   

Theorie und Praxis der Softsensorik an einem einfachen Beispiel

• Vorteile des Softsensors gegenüber Laboranalysen
• Kosteneinsparung durch Softsensoren
• Verwendung des Übungsbeispiels am Extruder als Softsensor
   

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