Intelligenza artificiale: come può migliorare i modelli di realizzazione e controllo di produzione

Categoria

industria 4.0

Obiettivi

Capire i concetti basilari di intelligenza artificiale e machine Learning. Individuare le opportunità dell’intelligenza artificiale e quali sono i passi per implementare sistemi di intelligenza artificiale nelle applicazioni industriali. Conoscere le potenzialità dei sistemi di machine learning e i limiti applicativi.

Destinatari

Direzione Tecnica, Direzione Operations, Operational Excellence, Engineering, Industrializzazione.

Durata

1 giorno

Metodologia

Incontri di formazione teorica, presentazione di casi aziendali esterni (immagini, relazioni di analisi/interventi migliorativi/ostacoli) e attività di esercitazione in gruppi di lavoro relativamente ai concetti introdotti. Assieme a una parte dedicata all’analisi critica della propria realtà

Contenuti

  1.  Cosa si intende per intelligenza artificiale e machine learning

  2. Storia dell’intelligenza artificiale e la sua evoluzione

  3. Cosa si intende per deep learning e quali sono i metodi di apprendimento delle macchine

  4. Comprendere le potenzialità dei sistemi di machine learning

  5. La robotica e l’intelligenza artificiale
    – Esempi applicativi

  6.  Le principali tecnologie e applicazioni dell’intelligenza artificiale nei processi manifatturieri

  7. Quali sono i limiti dell’intelligenza artificiale

  8. Sperimentazione
    – Strumenti software per la raccolta, l’analisi e la clusterizzazione dei dati
    – Esempi di applicazioni in contesti reali e produttivi:
       • Controllo qualità
       • Manutenzione impianti
       • Monitoraggio processi
       • Programmazione produzione
    – Robot collaborativi e intelligenza artificiale

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