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Struttura del corso
Introduzione all'IA nella produzione
- Tendenze nella produzione intelligente e Industry 4.0
- Panoramica dei casi d'uso dell'IA nelle operazioni
- Metriche chiave delle prestazioni e KPI
Raccolta e preparazione dei dati
- Fonti di dati di produzione (sensori, PLC, MES)
- Pulizia e formattazione dei dati di serie temporali
- Uso di Pandas e Jupyter per la pre-elaborazione
Analisi descrittive e diagnostiche
- Esplorazione e visualizzazione dei dati
- Analisi delle correlazioni e identificazione delle cause principali
- Dashboard personalizzate con Power BI
Machine Learning per l'ottimizzazione dei processi
- Apprendimento supervisionato e non supervisionato
- Clustering per la scoperta di modelli
- Regressione e classificazione per la previsione
IA per la manutenzione predittiva e la qualità
- Rilevamento delle anomalie e alert predittivi
- Modelli di previsione dei guasti
- Miglioramento della qualità del prodotto tramite insight dei modelli
Analisi in tempo reale e loop di feedback
- Dati in streaming e elaborazione in tempo reale
- Integrazione con i sistemi SCADA/MES
- Feedback per aggiustamenti automatici dei processi
Studio di caso e progetto capstone
- Analisi pratica di set di dati reali
- Progettazione e validazione di un modello di ottimizzazione
- Presentazione finale del piano di miglioramento basato su IA
Riepilogo e prossimi passi
Requisiti
- Conoscenza dei processi di produzione o della gestione operativa
- Esperienza nell'analisi dei dati o nella reportistica basata su Excel
- Familiarità di base con la programmazione o lo scripting
Pubblico Target
- Ingegneri di processo
- Supervisori di stabilimento
- Professionisti Lean Six Sigma
21 ore
