KI- und Analytics- Schulungen für industrielle Teams
KI-Kompetenz für industrielle Datenprojekte
PTC entwickelt praxisorientierte Schulungen für Führungskräfte, Projektteams, Prozessingenieurinnen und Prozessingenieure, R&D-Teams sowie IT-Spezialistinnen und IT-Spezialisten in produzierenden Unternehmen. Im Mittelpunkt steht dabei nicht die Vermittlung abstrakten KI-Wissens, sondern der konkrete Nutzen für industrielle Anwendungen. Teilnehmende sollen befähigt werden, datengetriebene Projekte zu verstehen, realistisch zu bewerten und zielgerichtet umzusetzen.
Der PTC-Schulungsbaukasten
PTC setzt dafür einen modularen Schulungsbaukasten ein, der unterschiedliche Kompetenzstufen abdeckt. Je nach Zielgruppe, vorhandenen Vorkenntnissen und unternehmensspezifischen Anforderungen werden Inhalte, Methoden und KI-Werkzeuge individuell zusammengestellt.
Zukunftssichere Schulungsformate
PTC entwickelt Schulungsformate, die sowohl strategische Entscheiderinnen und Entscheider als auch technische Fach- und Projektteams adressieren. Ziel ist es, KI-Kompetenz dort aufzubauen, wo sie im Unternehmen benötigt wird. Die Schulungsformate werden kontinuierlich weiterentwickelt und auf Basis aktueller wissenschaftlicher Erkenntnisse sowie technologischer Entwicklungen regelmäßig aktualisiert.
Systematischer Aufbau Ihrer KI-Kompetenz
Die vier Kompetenzstufen strukturieren das Schulungsangebot von PTC entlang des Reifegrades unserer Kunden im Umgang mit KI und Industrial AI.
Das Level Aware schafft Orientierung für Entscheiderinnen und Entscheider und vermittelt ein grundlegendes Verständnis für Potenziale, Grenzen und strategische Einsatzmöglichkeiten.
Zielgruppe:
Führungs- & Entscheidungsebene im industriellen Umfeld
Zielsetzung:
Die Teilnehmenden erkennen Potenziale, Grenzen und Einsatzmöglichkeiten von KI und Industrial AI in produzierenden Unternehmen.
Sie lernen, industrielle Use Cases realistisch zu bewerten, Investitionen fundiert vorzubereiten und die digitale Transformation fachlich sicher zu unterstützen.
Typische Inhalte:
- KI-Potenziale in Produktion, Qualität, Instandhaltung und Engineering
- Industrielle Use Cases
- Nutzen, Grenzen und Voraussetzungen für Industrial AI in der Industrie
- Risiken und Erfolgsfaktoren für KI im industriellen Umfeld kennenlernen
- KI-Rollen und KI-Kompetenzen in Organisationen gezielt aufbauen
Das Level Basic befähigt technische Fachkräfte, industrielle Datenprojekte methodisch zu verstehen, Analysefragestellungen zu strukturieren und Machine-Learning-Verfahren einzuordnen.
Zielgruppe:
Technische Fach- und Projektteams aus Engineering, Produktion, Qualität, R&D und IT
Zielsetzung:
Die Teilnehmenden erwerben ein solides Grundverständnis für Data Science und Industrial AI.
Sie lernen, Fragestellungen aus dem Bereich Industrial AI zu strukturieren, industrielle Daten aufzubereiten und grundlegende Machine-Learning-Verfahren fachlich einzuordnen und anzuwenden.
Typische Inhalte:
- Datenqualität und Datenvorbereitung
- Strukturierung der Datenprojekte mit CRISP-DM (Cross Industry Standard Process – for Data Mining)
- Supversied & Unsupervised Learning Verfahren
- Bewertung und Interpretation von KI-Modellen und Ergebnissen
- Zusammenhang zwischen Prozesswissen, Datenqualität und Modellgüte herstellen und bewerten
Das Level Advanced richtet sich an bereichsübergreifende Teams, die datengetriebene Modelle entwickeln, testen und bewerten möchten.
Zielgruppe:
Technische Fach- und Projektteams aus Engineering, Produktion, Qualität, R&D und IT
Zielsetzung:
Die Teilnehmenden lernen, datengetriebene KI-Modelle für industrielle Anwendungen zu entwickeln, zu testen und zu bewerten.
Der Schwerpunkt liegt auf der praktischen Anwendung moderner KI-Methoden auf reale industrielle Fragestellungen.
Typische Inhalte:
- Feature Engineering für Prozess- und Betriebsdaten
- Datengetriebene KI-Modelle entwickeln und bewerten
- KI-Modelle auswählen und optimieren
- Praxisübungen mit industriellen Daten
- Einsatz von KI-Werkzeugen (z.B. KNIME Analytics Platform oder Python)
Das Level Expert ist fokussiert auf die produktionsnahe Integration, Inbetriebnahme und kontinuierliche Verbesserung von KI- und Analytics-Lösungen in industriellen Systemlandschaften.
Zielgruppe:
Technische Fach- und Projektteams aus Engineering, Produktion, Qualität, R&D und IT
Zielsetzung:
Die Teilnehmenden verstehen, wie datengetriebene KI-Modelle von der Entwicklungsumgebung in industrielle Systemlandschaften überführt werden.
Der Fokus liegt auf Entwicklung, Test, Inbetriebnahme und Betrieb sowie kontinuierlicher Verbesserung von KI- und Analytics-Lösungen in produktionsnahen Anwendungen.
Typische Inhalte:
- Model Deployment im industriellen Umfeld
- Integraion von KI-Modellen in bestehende IT- und Produktionssysteme
- Datenarchitekturen für Industrial AI und IIoT-Anwendungen
- Betrieb, Überachung und kontinuierliche Verbesserung von KI-Anwendungen
Unserer Industrial AI Training-Track
Der Industrial AI Training-Track von PTC – Possberg Technology Consulting vermittelt industrielle KI- und Analytics-Kompetenz in klar strukturierten Modulen basierend auf der Erfahrung in unseren Beratungsprojekten. Die Module richten sich an Unternehmen, die ihre Mitarbeitenden systematisch für datengetriebene Projektarbeit, Machine Learning und Industrial Analytics qualifizieren möchten.
Im Mittelpunkt steht ein praxisorientierter Kompetenzaufbau: von den methodischen Grundlagen industrieller Datenanalyse über den sicheren Umgang mit Analysewerkzeugen bis hin zur Anwendung von Machine-Learning-Verfahren auf eigene Unternehmensdaten. Die Module können einzeln gebucht oder zu einem unternehmensspezifischen Qualifizierungsprogramm kombiniert werden.
Unser Seminarangebot
in Kooperation mit der TÜV NORD Akademie
Seminar KI zur Prozessautomatisierung
Seit 2024 arbeitet PTC – Possberg Technology Consulting mit der TÜV NORD Akademie im Bereich der Weiterbildung zu Künstlicher Intelligenz in technischen Prozessen zusammen.
Das Seminar ergänzt den KI-Training-Track von PTC um ein etabliertes Weiterbildungsformat in Kooperation mit der TÜV NORD Akademie.
Feedback von unseren Teilnehmenden
„Ich fand das Training sehr lehrreich und die Grundlagen wurden verständlich und anschaulich vermittelt. Konzepte für die Machine Learning Verfahren wurden klar und nachvollziehbar erklärt. Die Zeitplanung ließ genug Raum, selbst die Beispiele auszuprobieren.“
„Der Workshop war sehr informativ und gut strukturiert. Besonders spannend ist das Potenzial, das diese Technologien für unser Untenehmen bietet – sowohl zur Optimierung bestehender Prozesse als auch zur Entwicklung neuer Ansätze.“
„Bei mir hat der Kurs den Blick auf Daten fundamental geändert. Durch die Schulung und die verwendeten Beispiele merke ich, dass ich die Qualität und Nutzbarkeit von Daten jetzt anders bewerte.“
„Der Kurs war für mich eine sehr wertvolle Erfahrung, da ich ohne Vorkenntnisse gestartet bin. Die Kombination aus Theorie und Praxis war dabei besonders hilfreich. Die Theoriestunden boten mir eine solide Grundlage, um die Konzepte zu verstehen und das mathematische Hintergrundwissen zu erlernen. Die Praxisübungen gaben mir die Gelegenheit, das Gelernte anzuwenden und erste praktische Schritte zu machen.“