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Produktion - Lager - Instandhaltung

Mit Industrial Data Science zu Predictive Maintenance:
Anwendung von Python zum Lösen eines praxisnahen Beispiels

  • Datenverknüpfung und -vorverarbeitung
  • Feature Engineering
  • Entwicklung eines Prognosemodells anhand eines praxisnahen Beispiels

Vertiefende Veranstaltung zu Predictive Maintenance

Ihr Nutzen

Im Seminar erhalten Sie einen Überblick, wie sie selbstständig Prognosemodelle für Fragestellungen aus dem Bereich des Predictive Maintenance entwickeln können. Gemeinsam mit Ihren Vortragenden entwickeln Sie selbstständig ein Prognosemodell in Python.

Durch den Einsatz von Prognosealgorithmen, können Sie die Instandhaltung in das Zeitalter der Industrie 4.0 befördern.

Für die Seminarteilnahme ist ein eigener Computer mit installiertem Anaconda (Python ≥ 3.7) notwendig. Anaconda ist eine Open Source Python Distribution, mit deren Installation Sie Zugriff auf alle wichtigen Libraries erhalten, um Data Science in Python durchführen zu können. Anaconda können Sie kostenlos unter folgendem Link herunterladen: https://www.anaconda.com/distribution/#download-section

Termine

05.
Mai 2022
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Mit Industrial Data Science zu Predictive Maintenance:
Anwendung von Python zum Lösen eines praxisnahen Beispiels

05. Mai 2022 | 09:00 - 17:00 Uhr | Wien
Dipl.-Ing. Dr. Robert Glawar, Dr.techn. Matthias Karner
€ 535,- exkl. MwSt., € 475,- exkl. MwSt. Forum Vorteilspreis
FachForum Logistik, Forum Personalverrechnung, FachForum Recht im Einkauf, Forum Recht & Compliance, Forum Lehrlingsausbildung, Forum Einkauf, Forum Finanzen, Forum KVP & Innovation, Forum Vertrieb & Verkauf
ÖPWZ, Rockhgasse 6, 1010 Wien, +43 1 533 86 36-0
www.opwz.com | Routenplaner | Partnerhotels

Ihre ReferentInnen

Dipl.-Ing. Dr. Robert Glawar
Dipl.-Ing. Dr. Robert Glawar
Dr.techn. Matthias Karner
Dr.techn. Matthias Karner

Ansprechpartnerin

Bibiane Sibera

Bibiane Sibera

bibiane.sibera@opwz.com

+43 1 533 86 36-56

Bildungsförderung

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Forum-Vorteilspreis

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  • 04. Mai 2022 | 09:00 - 17:00 Uhr | Wien
    Dipl.-Ing. Dr. Robert Glawar
Datengetriebene Instandhaltungsplanung