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Struttura del corso
Introduzione alla Manutenzione Predittiva nella Produzione Semiconduttori
- Panoramica dei concetti di manutenzione predittiva
- Sfide e opportunità nella produzione semiconduttori
- Studi di caso sulla manutenzione predittiva in ambienti di produzione
Raccolta e Analisi dei Dati per la Manutenzione
- Metodi per la raccolta dei dati di manutenzione
- Analisi dei dati storici per identificare modelli
- Utilizzo di sensori e dispositivi IoT per la raccolta di dati in tempo reale
Tecniche AI per la Manutenzione Predittiva
- Introduzione ai modelli AI utilizzati nella manutenzione predittiva
- Creazione di modelli di apprendimento automatico per la previsione dei guasti
- Utilizzo dell'apprendimento profondo per la riconoscimento complesso di pattern
Implementazione delle Soluzioni di Manutenzione Predittiva
- Integrazione dei modelli AI nei sistemi di manutenzione esistenti
- Creazione di quadri di controllo e strumenti di visualizzazione per il monitoraggio
- Prendere decisioni in tempo reale e avvisi automatici
Studi di Caso ed Applicazioni Pratiche
- Esame delle implementazioni riuscite della manutenzione predittiva
- Analisi dei risultati e perfezionamento dei modelli per una maggiore precisione
- Pratica pratica con dataset ed strumenti del mondo reale
Tendenze Future dell'AI nella Manutenzione
- Tecnologie emergenti nella manutenzione predittiva
- Futuri sviluppi nell'integrazione AI e manutenzione
- Preparazione per gli avanzamenti nella manutenzione predittiva
Riepilogo ed Ulteriori Passaggi
Requisiti
- Esperienza nei processi di produzione dei semiconduttori
- Comprensione basilare dei concetti di IA e apprendimento automatico
- Familiarità con i protocolli di manutenzione in ambienti industriali
Target
- Ingegneri di manutenzione
- Scienziati dei dati nel settore industriale
- Ingegneri di processo nelle fabbriche di semiconduttori
14 ore