Intelligenza artificiale: come può migliorare i modelli di realizzazione e controllo di produzione
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
Cosa si intende per intelligenza artificiale e machine learning
Storia dell’intelligenza artificiale e la sua evoluzione
Cosa si intende per deep learning e quali sono i metodi di apprendimento delle macchine
Comprendere le potenzialità dei sistemi di machine learning
La robotica e l’intelligenza artificiale
– Esempi applicativiLe principali tecnologie e applicazioni dell’intelligenza artificiale nei processi manifatturieri
Quali sono i limiti dell’intelligenza artificiale
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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