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Sistemi di acquisizione dati ed algoritmi per la diagnostica predittiva

Un corso suddiviso in 3 moduli

Overview

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.

Il corso è diviso in 3 moduli:
– nel primo modulo vengono presentate piattaforme hardware e metodologie per acquisizioni dati, e relativi sensori;
– nel secondo modulo vengono presentati, attraverso esempi su dati reali, algoritmi per analisi di segnali e dati;
– nel terzo modulo vengono invece presentate le infrastrutture e le piattaforme per la trasmissione dei dati da macchina a sistemi remoti.

Programma

Modulo 1

Sistemi di acquisizione e sensori (16 ore – € 900,00 + iva)

Differenza tra segnali analogici e segnali digitali
Conversione analogica digitali: problematiche e vantaggi dei segnali digitali
I componenti principali per la conversione analogica digitale e viceversa
Tipologie di sensori e caratteristiche per la scelta nelle applicazioni
Tipologie di sensori rispetto alle grandezze da misurare
Sensori per la misura dei movimenti: encoder assoluti ed incrementali
Tecniche di acquisizioni dati: Esempio acquisizione ed elaborazione di vibrazioni

Modulo 2

Machine Learning e reti neurali per analisi dati (24 ore – €1550,00 + iva)

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.

Modulo 3

Protocolli Sistemi IOT e Sistemi Cloud (24 ore – €1550,00 + iva)

Architetture di reti per la comunicazione dati
Protocolli per la comunicazione machine to machine to machine: OPC UA ed MQTT
Piattaforme Cloud e collegamento con sistemi PLC
Database: concetti base ed esempi
Gestione catena del dato: da segnale acquisito a memorizzato
Piattaforme per lo sviluppo dashboard per visualizzazione dati
Esempi applicativi da dati reali

In breve
date_range
Sessioni
Bologna, Mod. 1
5, 10 ottobre 2023,
09.00-18.00
Mod. 2
12, 17, 19 ottobre 2023
09.00-18.00
Mod. 3
24, 26, 31 ottobre 2023
09.00-18.00
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Area Tematica
Manutenzione
Product Specialist
person
Erika Bergonzoni
phone
051 4151966
mail
Scrivici

Sessioni

Data Orari Sede Durata
dal 5 Ott 2023 Guarda info e date dalle 09:00
alle 18:00
Bologna 64H
Informazioni

Orari

dalle 09:00
alle 18:00

Durata

64H

Luoghi

Via Bassanelli Sario, 11 40129 Bologna BO

Referente

Erika Bergonzoni

Scrivici

Promozioni

Prezzo scontato per gli associati Confindustria Emilia Area Centro

Specifiche date e orari

Mod. 1
5, 10 ottobre 2023,
09.00-18.00
Mod. 2
12, 17, 19 ottobre 2023
09.00-18.00
Mod. 3
24, 26, 31 ottobre 2023
09.00-18.00

Partner

Allegati

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la scheda di iscrizione Modulo 1
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la scheda di iscrizione Modulo 2
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la scheda di iscrizione Modulo 3
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la scheda di iscrizione percorso completo