Data Science in der Batteriezellfertigung

• Stakeholder in der Batteriezellfertigung (z.B. Meister, Produktionsleiter, Abteilungsleiter), die bisher nur grundlegendes Digitalisierungs Know-How besitzen.
• Technische und wissenschaftliche Mitarbeitende oder Ingenieur*innen mit Interesse an Data Science und Datenanalyse, die zukünftig eigene Data Science Projekte durchführen möchten.

Für die Teilnahme ist das Mitbringen eines eigenen Laptops notwendig.

Grundkenntnisse zur Batteriezellfertigung und Digitalisierung sind erforderlich.

Hands-On Methoden sind auch ohne Programmierkenntnisse durchführbar, grundlegende Kenntnisse (z.B. aus Studium/Ausbildung) sind jedoch vorteilhaft. Zudem Vorwissen zum Thema Statistik. (Gerne lassen wir Ihnen auf Nachfrage Informationen zu kostenfreien Einführungs- und Grundkursen zukommen).

Für Stakeholder sind Programmierkenntnisse weniger wichtig als für Teilnehmende die zukünftig eigenständig Data Science Projekte durchführen wollen. 

Erleben Sie ein interaktives Lernumfeld, das nicht nur durch eine Vielzahl praktischer Übungen und durchdachter Hands-on-Methoden besticht, sondern auch durch die Förderung eines aktiven Austauschs und gemeinsamen Lernens. Sie haben nicht nur die Möglichkeit, Fragen zu stellen, sondern auch von den Erfahrungen und Perspektiven anderer Teilnehmenden zu profitieren.

Nach der Teilnahme… 

...können Sie die Themenbereiche Data Science, Künstliche Intelligenz und Machine Learning (ML) einordnen und verstehen, wie diese zur Verbesserung der Batteriezellfertigung (BZF) beitragen.

...verstehen Sie, welche Daten wo in der BZF erhoben werden, wie Sie deren Qualität bewerten können und kennen Methoden der Datenvorbereitung um die Datenqualität zur Modellierung zu verbessern.

...verstehen Sie, welche Aufgaben ein ML-Modell in der BZF erfüllt und wie die Leistungsfähigkeit des Modells bewertet und beeinflusst werden kann.

Julian Wonneberger

Ich arbeite seit 1,5 Jahren bei der Fraunhofer FFB in der Gruppe »Digitalisierung der Batterie Zellfertigung«. Meine Hauptaufgaben umfassen die Rückverfolgbarkeit von Daten in der Fertigung sowie die Analyse von Ursache-Wirkungs-Zusammenhängen. Dabei werden sowohl datenbasierte Methoden als auch Expertenwissen aus der Produktion genutzt. Durch diese Tätigkeiten trage ich dazu bei, Optimierungspotenziale zu identifizieren und Implementierungsstrategien zu entwickeln, die zu einer höheren Effizienz und Qualität in der Produktion führen.