Corso di formazione Manutenzione predittiva alimentata dall'AI per sistemi industriali

Introduzione alla manutenzione predittiva

• Che cos'è la manutenzione predittiva?
• Approcci reattivi, preventivi e predittivi
• ROI nel mondo reale e studi di casi del settore

Raccolta e preparazione dei dati

• Sensori, IoT e registrazione dati negli ambienti industriali
• Pulizia e strutturazione dei dati per l'analisi
• Serie storiche (time series) e etichettatura dei guasti

Machine learning per la manutenzione predittiva

• Panoramica sui modelli di machine learning (regressione, classificazione, rilevamento anomalie)
• Scelta del modello giusto per la previsione dei guasti alle apparecchiature
• Addestramento, validazione e metriche di prestazione del modello

Creazione del flusso di lavoro predittivo

• Pipeline end-to-end: ingestione dati, analisi e allerte
• Utilizzo di piattaforme cloud o edge computing per l'analisi in tempo reale
• Integrazione con sistemi CMMS o ERP esistenti

Modellazione dei modi di guasto e degli indici di salute

• Previsione di specifici modi di guasto
• Calcolo della Vita Utile Residua (RUL)
• Sviluppo di dashboard di salute degli asset

Sistemi di visualizzazione e allertamento

• Visualizzazione di previsioni e tendenze
• Impostazione di soglie e creazione di allerte
• Progettazione di insight operativi per gli operatori

Best practice e gestione del rischio

• Superamento delle problematiche legate alla qualità dei dati
• Etica e spiegabilità nei sistemi AI industriali
• Gestione del cambiamento e adozione tra i team

Sintesi e prossimi passi