Industria 4.0

System Integrator

 
 
 
 
 

Corso professionalizzante

 
 

Il ruolo del System Integrator è quello di creare le soluzioni e le condizioni per far dialogare tra loro le diverse tecnologie 4.0 al fine di creare nuovo valore sia sul core business sia sui business innovativi. Scopo del percorso è formare una figura in grado di realizzare, sia dal punto di vista informatico che manageriale, i processi che consentono a diversi sistemi ed ambienti informatici di essere interconnessi nell’ottica dello sviluppo della fabbrica intelligente.

All’interno delle imprese manifatturiere, tale figura chiave ha il compito di far dialogare i sistemi informatici presenti in azienda, interfacciandoli con sensori e strumenti di monitoraggio. Il paradigma dell’Industria 4.0, infatti, promuove intensivamente l’integrazione di sistemi nella produzione e lungo la supply chain. Questa integrazione deve essere ottimizzata dai system integrator, ovvero da tecnici con le competenze necessarie per applicare le tecnologie ai processi industriali.

Il System Integrator, oltre ad abilitare e gestire il pacchetto di soluzioni e piattaforme che rende possibile la nascita di un’azienda intelligente, può giocare un ruolo importante anche ex post, in particolare sfruttando competenze che ormai possiamo dare per consolidate in ambito Ict, come Big Data e Analytics, a cui si aggiungono competenze avanzate di intelligenza artificiale, machine learning e della gestione del ciclo di vita del prodotto, o Product Lifecycle Management (PLM), sviluppato nel percorso nell’ottica di integrazione con la strategia Industria 4.0.

Obiettivi

Comprendere il corretto significato dei trend tecnologici di Industria 4.0, il loro stato attuale e le prospettive di crescita future. Acquisire conoscenze circa i vantaggi dello sviluppo delle tecnologie trattate e l’impatto sulla filiera meccatronica. Focalizzare il valore delle applicazioni Smart Manufacturing.

CONOSCENZE

  • Basi di dati e linguaggio SQL
  • Data Mining, Machine learning e intelligenza artificiale
  • Internet delle cose
  • Smart Manufacturing
  • Principi e applicazione del Product Lifecycle Management

CAPACITÀ

  • Applicare metodologie di ottimizzazione delle prestazioni di una base dati
  • Comprendere i principi di funzionamento dei sistemi IoT
  • Realizzare un’analisi preliminare dei campi d’applicazione
  • Integrare le funzionalità IoT nella progettazione dei nuovi prodotti
  • Implementare in azienda un Product Lifecycle Management come nuovo modello di business
  • Integrare un PLM nelle risorse informatiche dell’azienda
 
 
 
 
 

Programma

Mod. 1 Intelligenza artificiale e big data – 16 ore

Prima giornata: Data Analitycs e ML

1) Big data

  • il processo di generazione dei dati
  • lo storage dei dati in diversi contesti
  • lo streaming dei dati
  • il concetto di qualità del dato e validazione di un data set

2) Data visualization

  • la visualizzazione dei grandi dati
  • comprendere le informazioni racchiuse nei dati

3) Il machine learning ed i modelli di analisi dei grandi dati

  • clusterizzazione
  • associazione
  • previsione / predizione

4) Il modello di analisi dei dati

  • preparazione del dataset
  • i sistemi data driven cosa sono
  • dalla statistica al Machine learning
  • cosa posso fare con i sistemi di ML

5) Case study

  • casi studio e come funzionano i sistemi di ML in campo a disposizione di tutti
  • casi studio in contesti industriali

Seconda giornata: AI explained

1) Cosa è l’AI

  • cosa si intende per intelligenza artificiale
  • 5 minutes story
  • differenza tra intelligenza artificale, machine learining, deep learning, reinforcement learining

2) Le reti neurali ed il deeplearning

  • cosa sono le reti neurali
  • come sono fatte le reti neurali e come funziona l’apprendimento dai dati
  • cosa possono fare le reti neurali
  • i tipi di reti neurali più comuni

3) Applicazione delle reti neurali

  • contesti della vita di tutti i giorni
  • contesti industriali
  • contesti commerciali
  • contesto medico

4) L’implementazione dell’AI in campo

  • problematiche relative al funzionamento dell’AI
  • le infrastrutture per far funzionare l’ai nei processi

Mod. 2 Internet of things – 20 ore

  1. Evoluzione dell’IoT e aspettative di crescita; Che cosa è possibile collegare alla rete; I gradi di maturità delle applicazioni IoT
  2. Smart Manifacturing, logistica RFID evoluta
  3. Principi d’acquisizione dei dati in tempo reale
  4. Strumenti di analisi dei dati in tempo reale
  5. Esempi di soluzioni cloud computing

Mod. 3 Product Lifecycle Management come strategia di business per l’innovazione – 24 ore

  1. Fasi del ciclo di vita del prodotto e processi aziendali coinvolti
  2. I metodi e gli strumenti per la progettazione assistita del prodotto
  3. La progettazione del processo e i metodi di Computer Aided Process Planning
  4. Relazione tra cicli tecnologici e tipologie di sistema produttivo
  5. Metodi di Manufacturing System Engineering
  6. Integrazione fra le attività di pianificazione del sistema produttivo e fasi di product design e manufacturing planning
  7. Integrazione con la supply-chain
  8. Strumenti per l’analisi e il re-engineering dei processi
  9. Architettura delle soluzioni software PLM
  10. L’integrazione del PLM nelle risorse informatiche dell’azienda
  11. PLM 2.0
  12. Il PLM in ambiente Cloud
 

Calendario

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