Zu Gast bei AIRBUS: Die Fachvorträge
Praxiseinblicke: Einsatz generativer KI bei Airbus Aerostructures
Die Fertigung von Flugzeugkomponenten unterliegt strengen Normen und komplexen Anforderungen. Die schnelle und präzise Suche nach relevanten Informationen in einer Vielzahl von Dokumenten ist dabei eine zentrale Herausforderung. Generative KI bietet hier neue Lösungsansätze, birgt jedoch auch Risiken wie das bekannte "Halluzinieren".
Als Data Scientist bei Airbus Aerostructures verantwortet Olaf Beesdo die Entwicklung, Validierung und den sicheren Betrieb von KI-Systemen. In seinem Vortrag teilt er praxisnahe Erfahrungen aus der Entwicklung KI-basierter Assistenten für die Flugzeugfertigung. Er beleuchtet konkrete Hürden und Lösungsstrategien und gibt einen Ausblick auf die zukünftige Rolle von KI in der Flugzeugindustrie.
Qualitätssicherung mit Vision-Systemen in der vollautomatisierten Produktion von Triebwerksteilen
Bei hochautomatisierten Produktionssystemen in der Luftfahrt ist eine adäquate Qualitätssicherung unabdingbar. Wo bisher Menschen auf Prozessabweichungen achten, müssen in der mannlosen Fertigung neue Lösungen gefunden werden. Inwiefern dabei KI-gestützte Vision-Systeme eingesetzt werden können, soll beispielhaft anhand der modernsten Scheibenfertigung der Welt bei der MTU Aero Engines AG aufgezeigt werden.
Benjamin Hofmann arbeitet bei der MTU Aero Engines AG als Projektmanager in der Rotorfertigung an verschiedenen Projekten: Themengebiete sind Neuplanung Produktionssysteme, FTS, Erfassung und Analyse von Maschinen- und Prozessdaten sowie MES-Implementierung. Davor hat er ein Duales Maschinenbaustudium mit Fachschwerpunkt Produktionsmanagement absolviert.
Zustandsüberwachung und vorausschauende Instandhaltung in Werkzeugmaschinen
Wie viel Domänenwissen braucht ein Modell zur Vorhersage der Restlebensdauer von Maschinenkomponenten – und was kann Machine Learning ersetzen?
Wir zeigen unseren Weg vom analytischen Vorgehen hin zur datengetriebenen Zustandsüberwachung mit zentralen Herausforderungen und Erkenntnissen.
Michael Nierlich studierte Maschinenwesen an der TU München, wobei er effiziente Dynamik-Simulation von achsenflexiblen Maschinen vertiefte. Bei der GROB-WERKEN GmbH & Co. KG fokussiert er in der Abteilung "Versuch" die Messdatenauswertung sowie FEM-Simulation und gründete das Team Advanced Analytics mit Schwerpunkt auf Simulation, mechatronischer Optimierung und Data Science.
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