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Percorso Intelligenza Artificiale per il Manufacturing

Informazioni principali

Tipo

Teorico

Livello

Base

Tecnologie e processi

Intelligenza Artificiale, Qualità 4.0, Manutenzione Smart

Attestato di partecipazione

Rilasciato da MADE – Competence Center i4.0

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Questo Corso rientra nelle agevolazioni previste dal PNRR da erogare alle PMI. Il corso arriva ad essere coperto al 100%.

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alberto.battaglia@made-cc.eu

Telefono

Lun-Ven dalle 9:00 alle 18:00.

+39 349 4089865

Obiettivi:

Il corso ha l’obiettivo di fornire una comprensione chiara dei concetti chiave dell’intelligenza artificiale e delle sue applicazioni nel settore manifatturiero, analizzando tecniche, sfide e opportunità. È rivolto a figure chiave dell’industria per supportare l’adozione strategica dell’AI nei processi produttivi.

I concetti chiave:

Cos’è l’intelligenza artificiale e come può essere utile nelle aziende manifatturiere

Come cambia la progettazione grazie all’uso dell’AI per creare soluzioni innovative

Come migliorare i documenti e la comunicazione, automatizzando processi e interazioni

Come prevenire i guasti usando l’AI per anticipare problemi e ottimizzare la manutenzione

Le tecniche di controllo la qualità dei prodotti in modo più preciso e veloce con l’aiuto dell’AI

Modulo 1 – Introduzione all’AI

Modulo 2 – Generative Design

Modulo 3 – Predictive Maintence

Modulo 4 – Computer Vision

Modulo 5 – Digitalizzazione documentale e interazione con terze parti

Laboratorio – Applicazioni di robotica collaborativa

Informazioni principali

Tipo

Laboratorio

Livello

Base

Tecnologie e processi

Produzione smart

Attestato di partecipazione

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Obiettivi:

Il laboratorio consiste in due moduli, ciascuno della durata di due ore. L’obiettivo è quello di spiegare una semplice applicazione collaborativa che i partecipanti, divisi in piccoli gruppi, andranno a realizzare con l’aiuto di un supervisore.

Allo scadere delle due ore, i gruppi (che ruotano sulle diverse applicazioni) si riuniranno per un breve confronto prima di procedere ad una nuova assegnazione delle applicazioni. Al termine della giornata, i gruppi avranno svolto tutte le tre applicazioni del corso.

Elenco delle applicazioni

Applicazione 1

– Robot: Fanuc
– Composizione del gruppo: max 3 persone/ 1 azienda
– Attività: Realizzazione di una applicazione di Pick & Place con ricerca del pezzo o sensore di visione
– Attrezzature: pinza collaborativa
– Durata: 2 ore

Applicazione 2

– Robot: ABB
– Composizione del gruppo: max 3 persone/ 1 azienda
– Attività: Realizzazione di un’applicazione di pallettizzazione collaborativa
– Attrezzature: pinza collaborativa
– Durata: 2 ore

Gli strumenti e le competenze per la cybersicurezza in azienda – intermedio

Informazioni principali

Tipo

Teorico

Livello

Intermedio

Tecnologie e processi

Cybersecurity industriale

Attestato di partecipazione

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Obiettivi:

Il corso vuole approfondire la preparazione del personale IT sui temi della cybersicurezza industriale, con focus su minacce, vulnerabilità e contromisure tipiche del settore.

Saranno dunque analizzati:

I concetti base della sicurezza informatica, e.g., il paradigma CIA, vulnerabilità e minacce, il concetto di rischio. Come questi si applicano a un sistema informatico e cosa diventa particolarmente rilevante in ambienti industriali.

Come si sviluppa un modello di minaccia, ovvero come si approccia la “security-by-design”, come si riconoscono le minacce e potenziali vulnerabilità di un sistema informatico, e come comprendere quali sono le migliori mitigazioni da implementare a seconda delle minacce riconosciute.

Come utilizzare approcci standard allo sviluppo di modelli di minaccia: STRIDE ed il MITRE ATT&CK framework.

Le macrocategorie di attacchi e minacce più comuni: attacchi ai sistemi di autenticazione, software vulnerabile, malware, attacchi di rete; con una particolare attenzione ad esempi e categorie di attacchi che possono affliggere sistemi industriali.

Le misure di sicurezza “standard” associate a ciascuna delle categorie menzionate

Casi reali di attacchi a sistemi industriali “famosi”, e.g., Stuxnet, CrashOverride, Triton…

Il modello Purdue/PERA per la suddivisione in zone dell’ambiente enterprise/industriale

Strategie concrete di protezione tramite un esercizio collaborativo di modellazione delle minacce su un esempio di scenario industriale.

Salute e sicurezza nella fabbrica 4.0: VR/AR, robotica collaborativa, esoscheletri

Informazioni principali

Tipo

Laboratorio

Livello

Base

Tecnologie e processi

Sistemi di assistenza all’operatore, Robotica collaborativa, Virtual design

Attestato di partecipazione

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Obiettivi:

Il laboratorio affronta in modo pratico l’impiego di tecnologie come VR/AR, esoscheletri e cobot, evidenziandone il ruolo nel migliorare la sicurezza sul lavoro, tutelare la salute dell’operatore e ottimizzare l’efficienza nelle attività produttive.

Saranno dunque analizzati:

l’impatto delle tecnologie sulla salute e sicurezza dell’operatore

l’utilizzo di esoscheletri e cobot per il supporto fisico e la riduzione degli sforzi

l’impiego di VR/AR per la formazione e la prevenzione dei rischi

l’integrazione tra sicurezza operativa e produttività nei contesti industriali

AI: innovazione ed impatto per il top management

Informazioni principali

Tipo

Teorico

Livello

Base

Tecnologie e processi

Intelligenza artificiale

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Obiettivi:

Il corso ha l’obiettivo di sensibilizzare il management aziendale sull’utilizzo consapevole dell’intelligenza artificiale, evidenziandone potenzialità, limiti, opportunità economiche e aspetti normativi.

Saranno dunque analizzati:

panoramica sull’ecosistema dell’AI e sulle sue applicazioni aziendali;

approccio interattivo e operativo per comprendere rischi e criticità;

focus sulla regolamentazione europea in materia di AI;

supporto alle decisioni strategiche a livello dirigenziale;

integrazione delle tecnologie di Generative AI nei processi aziendali.

Virtual Design e Processo di Sviluppo Prodotto

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Tipo

Laboratorio

Livello

Base

Tecnologie e processi

Vitrual design, Virtual commissioning

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Obiettivi:

La Laboratorio ha l’obiettivo di presentare le tecnologie e gli approcci tipici del nuovo modo di intendere la progettazione e lo sviluppo prodotto, dagli approcci moderni per la gestione del ciclo di vita (PLM) fino a realtà virtuale e aumentata nel contesto dello sviluppo prodotto. Contestualmente, verranno presentati esempi applicativi riferiti a diversi settori industriali.

Saranno dunque analizzati:

la progettazione digitale di prodotto e processo attraverso strumenti avanzati di modellazione

la simulazione dei processi produttivi per valutare prestazioni, flussi e criticità

l’analisi dei dati di produzione per individuare inefficienze e ottimizzare le operazioni

l’integrazione delle tecnologie abilitanti come IoT, robotica e realtà aumentata nei flussi produttivi

Digital Machining Novembre

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Tipo

Teorico

Livello

Base

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Produzione Smart

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Obiettivi:

L’obiettivo è facilitare l’accesso al Digital Machining e all’Industria 4.0 nelle lavorazioni meccaniche, riducendo tempi e costi attraverso l’uso di un flusso di lavoro digitale nella fresatura.

Saranno dunque analizzati:

Utilizzare un flusso di lavoro moderno e digitale per la fresatura di un pezzo benchmark;

Ridurre la barriera d’ingresso al Digital Machining e all’Industria 4.0 nelle lavorazioni meccaniche;

Ottenere una riduzione di tempi e costi nello sviluppo di nuovi cicli di lavorazione.

Modulo 1: AI generativa per il business – edizione autunnale

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Tipo

Teorico

Livello

Base

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Intelligenza artificiale

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Obiettivi:

Fornire una panoramica pratica sull’adozione dell’IA generativa, con focus su potenzialità e sfide;

Lavorare con il team per sviluppare casi d’uso specifici per l’azienda;rn

Utilizzare un framework per analizzare la Knowledge Base aziendale e identificare applicazioni IA strategiche;

Analizzare esigenze aziendali, valutare opportunità di IA e pianificare una Roadmap per l’adozione progressiva.

il Demand Planning e l’Inventory Planning al fine di prevedere la domanda e gestire le scorte in modo efficace, riducendo gli sprechi;

Il supporto che l’AI può fornire alla pianificazione, valutando come gli algoritmi predittivi possano trasformare la gestione della supply chain in un vantaggio competitivo.

Introduzione al Quantum Computing

Informazioni principali

Tipo

Teorico

Livello

Avanzato

Tecnologie e processi

Big Data Analytics

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Obiettivi:

Il corso vuole fornire una panoramica introduttiva e strutturata sul Quantum Computing, approfondendo i principi teorici fondamentali, le principali architetture hardware e software oggi disponibili, e le potenzialità applicative nei contesti industriali. Attraverso un approccio combinato di lezioni frontali ed esercitazioni pratiche, i partecipanti acquisiranno le competenze necessarie per comprendere come questa tecnologia emergente possa affrontare e risolvere problemi complessi, oggi inaccessibili anche ai supercomputer tradizionali, con particolare attenzione ai settori dell’intelligenza artificiale, dell’ottimizzazione e della simulazione molecolare.

Saranno dunque analizzati:

I principali modelli di computazione quantistica (gate-based, adiabatic, atomi neutri)

Le basi teoriche del Quantum Computing (meccanica quantistica e algebra lineare)

Le tecnologie hardware e software disponibili oggi

Le applicazioni industriali nei settori come AI, ottimizzazione e simulazione molecolare

L’integrazione tra High Performance Computing (HPC) e Quantum Computing (QC)

L’AI a supporto della Logistica e della Supply chain

Informazioni principali

Tipo

Teorico

Livello

Base

Tecnologie e processi

Logistica

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Obiettivi:

Il corso intende fornire ai partecipanti le competenze e gli strumenti più avanzati per ottimizzare la gestione della logistica attraverso le applicazioni dell’AI e le tecnologie 4.0.

Saranno dunque analizzati:

le basi della gestione integrata dei magazzini, approfondendo metodologie e strategie per una gestione efficiente di spazi, inventario e flussi operativi;

le potenzialità della digitalizzazione e dell’automazione nei magazzini 4.0, esplorando tecnologie emergenti e best practices che incrementano la produttività;

le possibili Integrazioni dell’Intelligenza Artificiale nella gestione dei magazzini, analizzando come AI e Machine Learning possano ottimizzare processi, ridurre errori e prevedere nuovi trend;

le tecniche di pianificazione e misurazione delle performances;

il Demand Planning e l’Inventory Planning al fine di prevedere la domanda e gestire le scorte in modo efficace, riducendo gli sprechi;

Il supporto che l’AI può fornire alla pianificazione, valutando come gli algoritmi predittivi possano trasformare la gestione della supply chain in un vantaggio competitivo.