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Struttura del corso
Introduzione ai Digital Twin
- Concetti ed evoluzione dei digital twin
- Casi d'uso nella manifattura, energia e logistica
- Architettura e ciclo di vita dei digital twin
Modellazione e Simulazione dei Sistemi
- Modellazione di sistemi dinamici con Simulink
- Modellazione basata sulla fisica vs. modellazione data-driven
- Visualizzazione dei sistemi con Unity
Integrazione di Dati in Tempo Reale
- Utilizzo di MQTT e OPC-UA per la connettività
- Streaming di dati con Node-RED
- Ingestione di dati di sensori e macchine nel twin
AI e Machine Learning nei Digital Twin
- Integrazione di modelli di AI per previsione e ottimizzazione
- Utilizzo di TensorFlow o PyTorch con dati in tempo reale
- Addestramento dei modelli su output di simulazione
Visualizzazione e Dashboard
- Progettazione di interfacce utente per il monitoraggio dei twin
- Opzioni di visualizzazione 3D e 2D
- Dashboard personalizzate con insights in tempo reale
Studio di Caso: Costruzione di un Prototipo di Digital Twin
- Progettazione end-to-end di un twin di un asset manifatturiero
- Integrazione dei dati e configurazione del machine learning
- Distribuzione e test in un ambiente simulato
Manutenzione e Scalabilità dei Digital Twin
- Gestione del ciclo di vita e aggiornamenti
- Interoperabilità e standard
- Scalabilità a più asset o processi
Riepilogo e Prossimi Passi
Requisiti
- Una comprensione della modellazione dei sistemi o delle operazioni industriali
- Esperienza con Python o linguaggi di programmazione simili
- Familiarità con i concetti di integrazione dei dati
Target del Corso
- Leader nella trasformazione digitale
- Personale IT degli impianti
- Architetti dei dati
21 ore
