L’AI a supporto di produzione e controllo qualità: come integrarla efficacemente nelle aziende manifatturiere

MODULO 1 – L’Intelligenza Artificiale nel paradigma Industria 5.0
/ Il ruolo dell’AI come abilitatore di precisione, sostenibilità e flessibilità nell’era dell’Industria 5.0
/ Applicazioni dell’AI nel Manufacturing: prospettive attuali e nel breve periodo

MODULO 2 – Data Acquisition e AI
/ Raccolta, gestione e utilizzo dei dati di produzione

MODULO 3 – Progettare architetture per l’implementazione dell’AI
/ Confronto tra soluzioni Cloud ed Edge Computing

MODULO 4 – Deployment rapido trasformare le soluzioni di Intelligenza Artificiale da prototipi sperimentali a strumenti operativi concreti
/ Presentazione di casi reali legati all’analisi visiva del controllo qualità
/ Macro aree di intervento: computer vision e deep learning
/ AI e controllo qualità: campi d’intervento e attori principali nel mercato
/ Integrare il Deep Learning in produzione

MODULO 5 – Laboratorio pratico con BIION-D, piattaforma per la sperimentazione di modelli AI per il controllo qualità con il Deep Learning
/ Esercitazione pratica: progettazione di un’iniziativa ‘ready-to-run’ basata sull’Intelligenza Artificiale
/ Sviluppo di un modello di Anomaly Detection su dati reali o simulati
/ Valutazione dei risultati e confronto con KPI