Fondamenti di data analytics per l'industria di processo

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Obiettivi

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 di 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.

Programma

• Machine learning e statistica multivariata: introduzione al corso, 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;
• 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.