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Struttura del corso
Introduzione all'Intelligenza Artificiale Generativa
- Panoramica dell'I.A. nella manifattura
- Principi dell'I.A. Generativa
- Applicazioni reali e studi di caso
Ottimizzazione del Design con l'Intelligenza Artificiale Generativa
- Utilizzo dell'I.A. per il design e lo sviluppo dei prodotti
- Studio di caso: Il design generativo in pratica
- Migliorare la creatività ed l'innovazione nel design del prodotto
Manutenzione Predictiva
- Implementazione dell'I.A. per la previsione della manutenzione dei macchinari
- Workshop: Creazione di un modello di manutenzione preventiva
- Riduzione del tempo di inattività e costi di manutenzione con l'I.A.
Miglioramento del Controllo Qualità
- Applicazione dell'I.A. nei processi di garanzia della qualità
- Esercizio: Rilevazione e analisi dei difetti guidata dall'I.A.
- Miglioramento della qualità del prodotto con gli algoritmi di apprendimento automatico
Analisi Dati ed Assunzione Decisioni
- Interpretazione delle introspezioni generate dall'I.A. per migliorare la produzione
- Attività di gruppo: Scenari decisionali basati sui dati
- Utilizzo della visualizzazione dei dati per una migliore comprensione degli output dell'I.A.
Integrazione dell'I.A. nei Sistemi di Manifattura
- Strategie per adottare l'I.A. negli attuali flussi di lavoro della manifattura
- Discussione del panel: superamento delle sfide nell'integrazione dell'I.A.
- Migliori pratiche per implementare l'I.A. nei contesti industriali
Tendenze Futuro nell'I.A. della Manifattura
- Esplorazione delle tecnologie emergenti e il loro impatto potenziale
- Sessione interattiva: Prepararsi per il futuro dell'I.A. nella manifattura
- Mantenersi all'avanguardia con l'apprendimento continuativo nell'I.A.
Sessioni Pratiche
- Progetti pratici utilizzando strumenti di Intelligenza Artificiale Generativa
- Recensioni tra pari e presentazioni di gruppo
- Progetto finale: Sviluppare una strategia I.A. complessiva per un scenario industriale
Riepilogo e Passaggi Successivi
Requisiti
- Background in ingegneria della manifattura o miglioramento dei processi
- Familiarità con i concetti di base dell'IA e dell'apprendimento automatico
- Conoscenze di programmazione di base, preferibilmente in Python
Pubblico
- Ingegneri della manifattura
- Specialisti nel miglioramento dei processi
- Sviluppatori di IA
14 ore