Struttura del corso

Fondamenti dell'Intelligenza Artificiale

  • Cos'è l'AI, il machine learning e il deep learning?
  • Tipi di apprendimento: supervisionato, non supervisionato, per rinforzo
  • Mitologie e realtà dell'AI nell'industria

AI nel Contesto della Manifattura Intelligente

  • Cosa rende una fabbrica “intelligente”?
  • Il ruolo dell'AI nell'Industria 4.0 e nell'automazione industriale
  • Panoramica delle tecnologie abilitanti (IoT, calcolo perimetrale, gemelli digitali)

Principali Caso d'Uso nella Manifattura

  • Manutenzione predittiva e affidabilità degli impianti
  • Garanzia della qualità e rilevamento delle anomalie
  • Ottimizzazione dei processi e miglioramento del rendimento

Comprensione del Ciclo di Vita dei Dati

  • Sensore e raccolta di dati industriali
  • Preparazione dei dati e considerazioni sulla qualità
  • Concetti base nella presa decisionale basata sui dati

Pianificazione e Strategia del Progetto AI

  • Identificare i casi d'uso ad alto impatto
  • Costituire la giusta squadra e stabilire metriche di successo
  • Principali sfide e strategie di mitigazione

Studi di Caso e Applicazioni Industriali

  • Esempi reali dall'automotive, dal food, dal pharma e dalle industrie pesanti
  • Lezioni apprese dai percorsi di trasformazione digitale
  • Fattori di successo e insidie da evitare

Roadmap per l'Avvio

  • Passaggi per lanciare un'iniziativa AI
  • Considerazioni tecnologiche e selezione dei fornitori
  • Scalabilità, etica e adattamento della forza lavoro

Riepilogo e Prossimi Passi

Requisiti

  • Comprensione dei processi industriali di base o delle operazioni della fabbrica
  • Interesse per la trasformazione digitale o le strategie d'innovazione
  • Comodità nel discutere l'adozione di tecnologie

Pubblico Target

  • Responsabili operativi
  • Dirigenti di fabbrica
  • Responsabili tecnici
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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