Ablauf und Anmeldung
Datum: Donnerstag, 13. November 2025
Uhrzeit: 17:30 Einlass / 18:00 Start / ab ca. 19:00 Networking bei Snacks und Getränken
Das Thema: Predictive Quality & Certification
Wie kann KI helfen Abweichungen und Risiken vorausschauend in Produktionsprozessen zu erkennen, um notwendige Eingriffe rechtzeitig vorzunehmen?
Zwischen Condition Monitoring, Predictive Quality und Zertifizierung von KI-basierten QS-Methodiken liegt ein breites Feld datengetriebener Entscheidungen.
Unser Netzwerkformat beleuchtet aktuelle Ansätze und Herausforderungen aus diesen Bereichen in hochmodernen Produktionsumgebungen.
Erleben Sie Impulse aus der industriellen Praxis – und diskutieren Sie mit Experten und Expertinnen aus Produktion, IT und Engineering.
Diese Veranstaltung findet, wie gewohnt, nicht im Hörsaal statt, sondern bei Airbus Aerostructures in Augsburg.
Nutzen Sie die Gelegenheit, sich zu vernetzen, voneinander zu lernen und gemeinsam die Zukunft der KI in der Produktion mitzugestalten.
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.

Der Gastgeber - Airbus Aerostructures
Anreise mit den öffentlichen Verkehrsmitteln:
Nutzen Sie die Straßenbahnlinie 2 (Richtung Haunstetten Nord) und steigen Sie an der Endhaltstelle "Haunstetten Nord" aus.
Alternativ können Sie die Buslinien 24, 25, oder 810 nutzen.
Beachten Sie den zusätzlichen Fußweg von ca. 8 Minuten zum Eingang in der Galvanistraße!
Der Eingang an der Haunstetter Straße, auf Höhe der Haltestelle "Hötzelstraße" (ehem. Messerschmitt), ist dem Personal vorbehalten.
Anreise mit dem Auto:
Gerne dürfen Sie die Mitarbeiterparkplätze in der Galvanistraße nutzen.
Achten Sie bitte darauf, nicht die Kurzzeit-Parkplätze zu nutzen!

Ansprechpartner
- Telefon: +49 821 598 69146
Medienkontakt
- Telefon: +49 821 598 - 69143