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Intelligenza Artificiale e Machine Learning per l'Industria 4.0

Corso esperienziale

Per capire come le diverse tecniche di data anylitcs e machine learning possano essere impiegate in ambito industriale per interpretare i dati di produzione, implementare le metodologie di controllo qualità di prodotto e processo e di analisi di guasti, mettere a punto modelli di predizione per sensori virtuali su parametri qualitativi, formulazioni di prodotto, manutenzione preventiva.

24 ore

In programmazione

In presenza

Padova (PD)

DESCRIZIONE:

Industria 4.0 è il paradigma che ambisce a rivoluzionare il sistema industriale attraverso un utilizzo pervasivo delle tecnologie digitali per connettere e governare l’intera catena del valore nei settori produttivi. Big data, cloud computing, internet of things, robotica e realtà aumentata, che definiscono la fabbrica 4.0, generano grandi quantità di dati che costituiscono un'opportunità formidabile per accrescere la competitività del sistema produttivo della propria azienda. L’obiettivo dell’attività formativa è quello di far conoscere attraverso lezioni teoriche, attività pratiche ed interattive al calcolatore e discussione su esempi applicativi industriali, come alcune tecniche di data analytics e machine learning possano essere impiegate in ambito industriale per interpretare dati di produzione, implementare metodologie di controllo qualità di prodotto e processo e di analisi di guasti, mettere a punto modelli di predizione per sensori virtuali su parametri di qualità, formulazioni di prodotto, manutenzione preventiva.

OBIETTIVI:

/ Conoscenza di base su tecniche machine learning e data analytics

/ Dimostrazione dell’impatto di tali tecniche attraverso casi industriali

/ Sessioni pratiche di impiego di software commerciali

/ Discussione su possibili applicazioni industriali proposte da partecipanti

PROGRAMMA:

/ Introduzione al corso

/ Apprendimento supervisionato e non supervisionato

/ Statistica monovariata vs. multivariata Comprensione di processo mediante analisi delle componenti principali

/ Modelli a variabili latenti

/ Analisi delle componenti principali PCA

/ Applicazioni Monitoraggio di processo e della qualità del prodotto:

/ Controllo statistico di processo SPC

/ Monitoraggio, rilevamento di malfunzionamenti e diagnosi delle cause

/ Applicazioni Previsione e classificazione mediante proiezione su strutture latenti:

/ Proiezione su strutture latenti PLS e sensori virtuali

/ Applicazioni Applicazioni industriali di successo:

/ Process understanding & troubleshooting

/ Monitoraggio di processo e della qualità del prodotto

/ Sistemi di visione artificiale

/ Formulazione di prodotto

/ Sviluppo di processo e scale-up/down

DESTINATARI:

Personale tecnico aziendale coinvolto in produzione, automazione, sviluppo di processo, controllo qualità (idealmente con competenze in discipline tecnico-scientifiche).

DOCENTE:

Pierantonio Facco 

Professore associato presso il Dipartimento di Ingegneria Industriale dell'Università di Padova.

RICHIEDI INFORMAZIONI:

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TIPOLOGIA:

Corso esperienziale

LIVELLO:

Intermedio

TEMATICA SPECIFICA:

/ Tecnologie per l'analisi dei dati
/ Intelligenza Artificiale e Machine Learning abilitati dall'analisi dei dati (AI/ML enabled data analytics)
/ Modelli e simulazione per l'Industria 4.0
/ Gemelli digitali data driven per la previsione delle performance di sistema
/ Digital Twins ibridi: modelli fisici e modelli matematici.
/ Monitoraggio ed avanzamento della produzione
/ Tecnologie I4.0 e metodologie per controllo processi produttivi sostenibili ed efficienti

SEDE

Padova (PD)

DATE

In programmazione

PREZZO:

700,00

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