KI-Technologie + Wareneingang + Qualitätsmanagement + Bildverarbeitung

Diese Weiterbildung vermittelt Kenntnisse über den Einsatz moderner Technologien zur Automatisierung und Qualitätssicherung im Bereich Logistik. Dabei werden Methoden zur Fehlererkennung und -dokumentation sowie zur Verarbeitung und Analyse von Bilddaten vorgestellt.

Modul 1: Grundlagen des automatisierten Wareneingangs mit KI-Technologie
Modul 2: Grundlagen von Fehlermeldesystemen und Qualitätsdokumentation
Modul 3: Einführung in Fehlermeldetechnik und Qualitätsaufzeichnung
Modul 4: Technologien und Anwendungen der automatisierten Bildverarbeitung

Grundlagen des automatisierten Wareneingangs mit KI-Technologie
  • KI-Einsatz: Bildverarbeitung zur Erkennung und Prüfung eingehender Waren.
  • Automatisierung: Verknüpfung mit LVS/ERP zur Reduktion manueller Abläufe.
  • Fehlererkennung: Intelligente Abweichungsanalyse in Echtzeit.
  • Praxisanwendung: Beispiele aus automatisierten Wareneingangsprozessen.

Grundlagen von Fehlermeldesystemen und Qualitätsdokumentation
  • Fehlererfassung: Digitale Meldesysteme für Abweichungen im Wareneingang.
  • Dokumentation: Protokolle, Prüfberichte und digitale Nachverfolgung.
  • Qualitätsmanagement: Integration in bestehende QM-Systeme und ERP.
  • Transparenz: Lückenlose Rückverfolgbarkeit für Audits und Lieferantenfeedback.

Einführung in Fehlermeldetechnik und Qualitätsaufzeichnung *Abweichungsmanagement: Einsatz digitaler Tools zur schnellen Erfassung und Meldung von Fehlern im Wareneingang.
  • Dokumentationsprozesse: Erstellung und Verwaltung von Prüfberichten und digitalen Protokollen.
  • Qualitätssicherung: Vernetzung mit Qualitätsmanagementsystemen und ERP-Lösungen.
  • Nachverfolgbarkeit: Sicherstellung der vollständigen Rückverfolgbarkeit für interne und externe Audits.

Technologien und Anwendungen der automatisierten Bildverarbeitung
  • Kameratechnik: Aufbau, Typen und Kalibrierung von Bildsensoren.
  • Bildverarbeitung: Verarbeitungsschritte, Filtermethoden und Feature-Extraktion.
  • Innovationen: Deep Learning, neuronale Netzwerke und 3D-Visualisierung.
  • Praktische Anwendungen: Qualitätssicherung, Sortierung und Prozesssteuerung in der Logistik.

Am Ende der Weiterbildung beherrschen die Teilnehmenden die Nutzung digitaler Systeme zur Qualitätsüberwachung, einschließlich Bildverarbeitung und Fehlermanagement, und können diese in logistischen Prozessen anwenden.