COD.MEPA: 368398CS
Descrizione
IA e Manutenzione Predittiva - Come le macchine prevedono i guasti
Ogni macchina, prima di guastarsi, invia segnali.
Per anni l’industria è intervenuta dopo il guasto o secondo piani di manutenzione preventiva fissati a priori.
Oggi, grazie all’intelligenza artificiale, è possibile fare altro: ascoltare tali segnali, interpretarli e agire prima che il problema emerga. Questo è il principio della manutenzione predittiva, tra le applicazioni più concrete e impattanti dell’IA in ambito produttivo. Il percorso guida nell’evoluzione dei modelli manutentivi, dalla correttiva alla preventiva fino alla predittiva, mostrando come il cambiamento sia anche organizzativo e culturale. Al centro ci sono i dati: raccolti da sensori su macchine e impianti ed elaborati da algoritmi di Machine Learning capaci di riconoscere anomalie, stimare la vita residua dei componenti e attivare interventi mirati al momento opportuno.
COMAU, attiva nei sistemi di automazione industriale complessi, porta casi reali con riduzione dei fermi, ottimizzazione dei costi e maggiore sicurezza.
OBIETTIVI
• Riconoscere le differenze tra i principali modelli manutentivi (correttivo, preventivo e predittivo) e comprendere il ruolo dell’IA nella loro evoluzione.
• Descrivere ome i dati dei sensori industriali vengono raccolti, elaborati e analizzati da algoritmi di Machine Learning per individuare anomalie e prevedere guasti.
• Analizzare casi reali di manutenzione predittiva, evidenziando le tecnologie impiegate e i benefici in termini di efficienza e sicurezza.
• Valutare le implicazioni tecnologiche e organizzative dell’adozione della manutenzione predittiva nei sistemi produttivi, sviluppando un approccio critico e consapevole.
Destinatari
Docenti
Livello di scuola
Secondaria di II grado
Durata
10 ore
Modalità
Online, sincrono
DigComp 3.0
Area 2
Area 3
Area 6
STRUMENTI Inclusi
• Licenza EduXia Office
• Licenza CampusAI
STRUMENTI Consigliati
• e.DO robot (346431)
• e.DO Cube (335862)
• Percorso certificazione per Patentino robotica
CampuStore è Ente Formatore accreditato (Direttiva 170/2016). Il corso è disponibile su piattaforma S.O.F.I.A. per il riconoscimento ufficiale della formazione.
Nel tuo progetto hai inserito una durata o una modalità di erogazione differente? Nessun problema! Contattaci e faremo il possibile per progettare il corso migliore per la tua scuola: [email protected]
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Descrizione
IA e Manutenzione Predittiva - Come le macchine prevedono i guasti
Ogni macchina, prima di guastarsi, invia segnali.
Per anni l’industria è intervenuta dopo il guasto o secondo piani di manutenzione preventiva fissati a priori.
Oggi, grazie all’intelligenza artificiale, è possibile fare altro: ascoltare tali segnali, interpretarli e agire prima che il problema emerga. Questo è il principio della manutenzione predittiva, tra le applicazioni più concrete e impattanti dell’IA in ambito produttivo. Il percorso guida nell’evoluzione dei modelli manutentivi, dalla correttiva alla preventiva fino alla predittiva, mostrando come il cambiamento sia anche organizzativo e culturale. Al centro ci sono i dati: raccolti da sensori su macchine e impianti ed elaborati da algoritmi di Machine Learning capaci di riconoscere anomalie, stimare la vita residua dei componenti e attivare interventi mirati al momento opportuno.
COMAU, attiva nei sistemi di automazione industriale complessi, porta casi reali con riduzione dei fermi, ottimizzazione dei costi e maggiore sicurezza.
OBIETTIVI
• Riconoscere le differenze tra i principali modelli manutentivi (correttivo, preventivo e predittivo) e comprendere il ruolo dell’IA nella loro evoluzione.
• Descrivere ome i dati dei sensori industriali vengono raccolti, elaborati e analizzati da algoritmi di Machine Learning per individuare anomalie e prevedere guasti.
• Analizzare casi reali di manutenzione predittiva, evidenziando le tecnologie impiegate e i benefici in termini di efficienza e sicurezza.
• Valutare le implicazioni tecnologiche e organizzative dell’adozione della manutenzione predittiva nei sistemi produttivi, sviluppando un approccio critico e consapevole.
Destinatari
Docenti
Livello di scuola
Secondaria di II grado
Durata
10 ore
Modalità
Online, sincrono
DigComp 3.0
Area 2
Area 3
Area 6
STRUMENTI Inclusi
• Licenza EduXia Office
• Licenza CampusAI
STRUMENTI Consigliati
• e.DO robot (346431)
• e.DO Cube (335862)
• Percorso certificazione per Patentino robotica
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