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

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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