Struttura del corso

Introduzione a Generative AI

  • Panoramica dell'IA nel settore manifatturiero
  • Principi di Generative AI
  • Applicazioni reali e casi di studio

Ottimizzazione del progetto con Generative AI

  • Utilizzo dell'intelligenza artificiale per la progettazione e lo sviluppo di prodotti
  • Caso di studio: Progettazione generativa nella pratica
  • Migliorare la creatività e l'innovazione nel design del prodotto

Manutenzione predittiva

  • Implementazione dell'intelligenza artificiale per la previsione della manutenzione delle apparecchiature
  • Workshop: Costruire un modello di manutenzione predittiva
  • Riduzione dei tempi di inattività e dei costi di manutenzione con l'intelligenza artificiale

Miglioramento del controllo di qualità

  • Applicazione dell'IA nei processi di assicurazione della qualità
  • Esercizio: Rilevamento e analisi dei difetti basati sull'intelligenza artificiale
  • Migliorare la qualità dei prodotti con algoritmi di machine learning

Data Analysis e processo decisionale

  • Interpretazione delle informazioni generate dall'intelligenza artificiale per il miglioramento della produzione
  • Attività del gruppo: scenari decisionali basati sui dati
  • Utilizzo della visualizzazione dei dati per una migliore comprensione dei risultati dell'IA

Integrazione dell'IA nei sistemi di produzione

  • Strategie per l'adozione dell'IA nei flussi di lavoro di produzione esistenti
  • Tavola rotonda: Superare le sfide nell'integrazione dell'IA
  • Best practice per l'implementazione dell'IA negli ambienti di produzione

Tendenze future nell'IA manifatturiera

  • Esplorare le tecnologie emergenti e il loro potenziale impatto
  • Sessione interattiva: Prepararsi per il futuro dell'IA nel settore manifatturiero
  • Stare al passo con i tempi con l'apprendimento continuo nell'IA

Sessioni pratiche

  • Progetti pratici con Generative AI strumenti
  • Peer review e presentazioni di gruppo
  • Progetto finale: Sviluppo di una strategia completa di IA per uno scenario di produzione

Riepilogo e prossime tappe

Requisiti

  • Background nell'ingegneria di produzione o nel miglioramento dei processi
  • Familiarità con i concetti di base dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico
  • Conoscenze di base di programmazione, preferibilmente in Python

Pubblico

  • Ingegneri di produzione
  • Specialisti del miglioramento dei processi
  • Sviluppatori di intelligenza artificiale
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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