NEW SKILLS 4.0

Programma e obiettivi

Obiettivi

Il percorso è incentrato sulla progettazione per le tecnologie additive e ha l’obiettivo di illustrare le caratteristiche di alcuni strumenti software che mettono in grado il progettista di ottimizzare il design e le prestazioni del componente in termini di peso, rigidità strutturale e deformazioni, tenendo conto del processo (additivo, sottrattivo o di deformazione) e delle caratteristiche dei materiali e della loro “disposizione” nell’elemento progettato. Una parte del percorso formativo verrà dedicato ai materiali, in relazione alle problematiche di modellizzazione e caratterizzazione degli stessi, al fine di definirne il comportamento a livello “virtuale” (nell’ambito delle simulazioni e della progettazione) e “reale”, assicurando, da un lato, che il modello sviluppato dai software di ottimizzazione sia coerente con il modello fisico e, dall’altro, andando ad individuare le limitazioni prestazionali (per esempio in termini di ritiro) dei materiali metallici attualmente impiegati nelle tecnologie additive.

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

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

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

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