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Struttura del corso
Introduzione all'Intelligenza Artificiale nella Manifattura
- Tendenze nel manufacturing intelligente e nell'Industry 4.0
- Panoramica degli utilizzazioni dell'IA nelle operazioni
- Metriche di rendimento chiave e KPI
Raccolta e Preparazione dei Dati
- Sorgenti di dati di manifattura (sensori, PLC, MES)
- Pulizia ed elaborazione di dati in serie temporali
- Utilizzo di Pandas e Jupyter per la pre-elaborazione
Analisi Descrittiva e Diagnostica
- Esplorazione e visualizzazione dei dati
- Analisi della correlazione ed identificazione delle cause radice
- Dashboard personalizzate con Power BI
Machine Learning per l'Ottimizzazione del Processo
- Apprendimento supervisionato e non supervisionato
- Clustering per la scoperta di pattern
- Regressione e classificazione per le previsioni
IA per Manutenzione Predittiva e Qualità
- Rilevamento delle anomalie e avvisi predittivi
- Modelli di previsione delle interruzioni
- Miglioramento della qualità del prodotto attraverso le indicazioni dei modelli
Analisi in Tempo Reale e Cicli di Feedback
- Dati streaming e elaborazione in tempo reale
- Integrazione con sistemi SCADA/MES
- Feedback per l'adattamento automatico del processo
Studio di Caso e Progetto Finale
- Analisi pratica di set di dati reali
- Progettazione e validazione di un modello di ottimizzazione
- Presentazione finale del piano di miglioramento guidato dall'IA
Riepilogo e Passaggi Successivi
Requisiti
- Comprendere i processi di fabbricazione o la gestione delle operazioni
- Esperienza con l'analisi dei dati o il reporting basato su Excel
- Conoscenza di base della programmazione o dello scripting
Pubblico
- Ingegneri processi
- Supervisori di impianto
- Professionisti Lean Six Sigma
21 Ore