In un mercato sempre più competitivo, un fermo macchina imprevisto dovuto ad un guasto è sinonimo di mancata produttività e conseguenti perdite economiche. Diventa così cruciale riuscire a dotare i macchinari di sistemi volti alla previsione e alla pianificazione dei fermi macchina, al fine di evitare significative interruzioni nel processo produttivo. Il corso di formazione ha l’obiettivo di analizzare tutte le fasi che vanno dall’acquisizione del dato, la sua elaborazione sia su piattaforme locali che cloud, con i relativi algoritmi di analisi dati e sviluppo di interfacce per la parte di visualizzazione. Gli algoritmi (analytics) hanno l’obiettivo di ottimizzare sia i processi di produzione in termini di qualità di prodotto, oppure prevenire guasti sugli impianti industriali che producano fermi macchina.
Fa parte del percorso in tre moduli: SISTEMI DI ACQUISIZIONE DATI ED ALGORITMI PER LA DIAGNOSTICA PREDITTIVA
Modulo 1 – Sistemi di acquisizione e sensori (16 ore – € 900,00 + iva):vengono presentate piattaforme hardware e metodologie per acquisizioni dati, e relativi sensori;
Modulo 2 – Machine Learning e reti neurali per analisi dati (24 ore – €1550,00 + iva)
Modulo 3 – Protocolli Sistemi IOT e Sistemi Cloud (24 ore – €1550,00 + iva): vengono invece presentate le infrastrutture e le piattaforme per la trasmissione dei dati da macchina a sistemi remoti.
Introduzione al linguaggio Python con sessione pratica
Introduzione all’intelligenza artificiale: algoritmi supervisionati e non supervisionati
Algoritmi di classificazione regressione e clustering
Algoritmi di features reduction e features selection tramite indici statistici, LDA, PCA, SFS e NCA
Algoritmi di machine learning: kNN, SVM e k-means
Reti neurali: shallow e deep neural networks
Tutti gli algoritmi verranno spiegati attraverso esercitazioni pratiche con Python partendo da dataset reali.
