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Weiterbildung: Versuchsplanung und Datenanalyse für Holz- und Forstbetriebe

Weiterbildung: Versuchsplanung und Datenanalyse für Holz- und Forstbetriebe

Veranstaltungs-details

30. November 9:00 16:00

Veranstaltungsort

Wood K plus

Konrad Lorenz Straße 24, 3430 Tulln an der Donau

Anmeldefrist

bis 24. November

Teilnehmer*innen Anzahl

Max. 20 Personen

Voraussetzung für Teilnahme an dem Programm

Zum Veranstaltungszeitpunkt geltende COVID-Regelungen in NÖ

Weitere Informationen zur Veranstaltung

  • Parkplätze sind vorhanden
  • Einhaltung von aktuellen  COVID-19 Maßnahmen in Niederösterreich (derzeit 3G und FFP 2 Maske)

Referent*innen 

Martin Riegler

Martin Riegler, vom Wood K plus, ist der INNOVATE Experte für den Digitalisierungs- und Innovationsbedarf in der Holz- und Forstbranche.

Mehieddine Derbas

Mehieddine Derbas ist wissenschaftlicher Mitarbeiter bei Wood K plus und beschäftigt sich aktuell mit Schallemissionsüberwachung zur Optimierung von Holzbearbeitungsprozessen.

Er ist Maschinenbau Absolvent der RWTH Aachen und hat Erfahrungen in der Anwendung von Data Science, Simulationen und Prozessüberwachung in den Bereichen Textiltechnik, Schweißtechnik, Fahrzeugtechnik und neuerdings der Holztechnologie.

Weiterbildung: Versuchsplanung und Datenanalyse für Holz- und Forstbetriebe

Kurzbeschreibung

Daten gewinnen heutzutage immer mehr an Bedeutung und Wichtigkeit. Sie haben sich sicherlich auch schon gefragt, wie Sie am besten und sichersten Ihre Daten nutzen.

Oft ist allerdings nicht klar, welche Daten wirklich relevant sind und was man alles damit anstellen kann.

In dieser eintägigen Weiterbildung lernen Sie am Vormittag ein Werkzeug zur Versuchsplanung (Design of Experiment) kennen und wie Sie damit möglichst effizient Daten analysieren.

Am Nachmittag lernen Sie in einfachen Schritten was man unter Data Science versteht und wie es Ihnen hilft, alles aus Ihren Daten herauszuholen.

Zielgruppe

KMU aus der Holz- und Forstbranche

Alle anderen interessierten KMU

Ziele/Ergebnisse/Learning Outcomes

  • Sie erhalten im ersten Teil einen Einblick wie ihnen Design of Experiment Zeit und Geld in der Produktentwicklung sparen kann
  • Im zweiten Teil lernen Sie wichtige Tools und Methoden im Bereich Data Science kennen

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