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

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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