Diese Lerneinheit behandelt den Einsatz von Machine Learning in der Produktionstechnik, insbesondere in der komplexen Prozesskette der Batteriezellfertigung. Auf Basis von CRISP-DM wird eine praxisnahe Aufgabenstellung formuliert und der Weg von der Datenerfassung bis zum Einsatz eines eigenen Modells anhand eines Beispielanwendungsfalls durchlaufen. Die Teilnehmenden lernen relevante Datenquellen, Sensorik sowie grundlegende Machine-Learning-Algorithmen kennen und entwickeln ein praxisorientiertes Verständnis für die Umsetzung, Anwendung und Grenzen von Machine-Learning-Projekten.