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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
