Descrizione del corso

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 / 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 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.

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