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

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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