PREDICTIVE
FACTORY DAYS

DUE GIORNI DI FORMAZIONE ESPERIENZIALE, APPRENDIMENTO COLLABORATIVO E NETWORKING
DEDICATI AD INTELLIGENZA ARTIFICIALE E PREDIZIONE

Infomapping

CANTINE DI SOAVE
Borgo Rocca Sveva
Soave (VR)

13 e 14 OTTOBRE
09:00 -17:00
entrambi i giorni

Mail

CONTATTI
events@mipu.eu
0365 520098

Un evento di due giorni dedicato ad intelligenza artificiale e predizione

Dopo il successo del libro STORIE DI FABBRICA PREDITTIVA, edito con Harvard Business Review, il gruppo MIPU lancia i PREDICTIVE FACTORY DAYS: due giorni di formazione esperienziale, apprendimento collaborativo e networking dedicati ad intelligenza artificiale e predizione: tutto dal vivo!

Cosa sono i Predictive Factory Days?

FORMAZIONE

Due giornate di formazione esperienziale e apprendimento collaborativo tenute da un pool di professionisti con più di 12 anni di esperienza sul tema. I partecipanti avranno diversi percorsi formativi a disposizione tra cui scegliere.

ESPERIENZE

L’evento si terrà nella cornice unica di Borgo Rocca Sveva. Unitevi a noi a fine giornata per il wine tasting alle Cantine di Soave, una vera chicca!

NETWORKING

Un’occasione unica per conoscere nuove realtà e avviare collaborazioni: approfitta dei numerosi momenti di networking per ampliare la tua rete.

Scegli i corsi, componi il tuo percorso

AI per Manutenzione e Qualità

C2

Predictive Solution Workshop: Risoluzione pratica di un problema di manutenzione e di qualità

AI per le Performance Energetiche

C3

Machine Learning per l'ottimizzazione delle performance energetiche di impianto - teoria

C4

Machine Learning per l'ottimizzazione delle performance energetiche di impianto - pratica

Gestione predittiva degli asset

C5


Gestione predittiva del Post-Vendita


C6

Tecniche della Manutenzione Predittiva: focus tecniche data driven Vs Tecniche di campo

Come si struttura l'evento?

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Corso

09:00 13:00

RoccaSveva_GourmetExp

Business Lunch

13:00 14:00

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Corso

14:00 17:00

barricaia con logo

Visita in Cantina

17:00 - 18:00

Scegli il pacchetto adatto alle tue esigenze

Contattaci per maggiori informazioni o per richiedere un’offerta personalizzata.

1 GIORNO

750
00
  • 1 corso di formazione
  • Business Lunch
  • Visita in cantina

2 GIORNI

1300
00
  • 2 corsi di formazione
  • Business Lunch
  • Visita in cantina
Popolare

EXTRA COACHING

350
00
  • 3 ore di coaching
  • A scelta prima o dopo l'evento
  • Capiamo insieme quali argomenti ti servono oppure ti supportiamo ad applicare quanto appreso

L’evento si svolgerà nel rispetto delle norme di prevenzione da Covid 19 con distanziamento e fino ad esaurimento posti. 

Testimonianze

Richiedi maggiori informazioni

C1. Come creare valore in azienda con l'intelligenza artificiale

13 Ottobre

Il modulo si propone di avvicinare professionisti ed aziende al tema dell’Intelligenza Artificiale applicata al mondo Industriale, con un focus specifico volto ad analizzare le opportunità che oggi questa tecnologia ci fornisce sia nel campo della manutenzione predittiva, della gestione energetica, della produzione e della qualità.

        Introduzione all’Intelligenza Artificiale

o   Cosa è l’AI?

o   Cosa può fare?

o   Come può farlo?

 

        Persone e Dati: i fattori chiave per una strategia di implementazione dell’AI che sia olistica e di successo

 

        Artificial Intelligence Pipeline: come costruire un modello di Machine Learning

 

o   Raccolta dati

o   Preparare i dati: scegliere i dati, trasformare i dati, pre-processing

o   Comprendere e visualizzare i dati

o   Allenamento, validazione, test

o   Validazione di un modello

o   Deploy e miglioramento continuo

 

        Esempi applicativi e presentazione di casi studio per differenti obiettivi e contesti industriali

  •  

C2. Predictive Solution Workshop: Risoluzione pratica di un problema di manutenzione e di qualità

14 Ottobre

Risoluzione pratica di un problema nel contesto Fabbrica (ad esempio un problema di manutenzione, di qualità, …) attraverso l’utilizzo del Predictive Solution Canvas, lo strumento chiave, ideato da MIPU, per identificare esigenze ed evidenziare opportunità di sviluppo in ottica predittiva, e Rebecca, per percorrere insieme la roadmap della Fabbrica Predittiva.

Framework di generazione di idee:

●       Generazione di idee e soluzioni (guidato)
●       Selezione e prioritizzazione impatto-fattibilità (guidato)
●       Definizione del concept
●       Business Model.

Implementazione del caso studio – pomeriggio:

●       Design del modello
●       Analisi dati
●       Allenamento del modello
●       Validazione del modello e Industrializzazione.

Il caso studio su cui verterà l’esercitazione verrà selezionato una volta definita la platea di partecipanti, in questo modo l’esercizio verrà calato ad hoc sulla realtà dei presenti.

C3. Machine Learning per l'ottimizzazione delle performance energetiche di impianto - teoria

13 Ottobre

Un corso per approfondire come applicare l’Intelligenza Artificiale per ottimizzare la gestione energetica. Verranno mostrate le potenzialità dell’intelligenza artificiale come strumento per massimizzare la produttività degli impianti, supportare le decisioni strategiche, identificare guasti e minimizzare i costi d’esercizio.

        Hardware per il Machine Learning Energetico

        Evoluzione della maturità nel controllo della performance energetica di impianto

        Il Machine Learning applicato all’Energy Management

        Il Machine Learning e l’evoluzione della Regressione Semplice

        Casi pratici di applicazione relativi a macchinari di produzione e utilities di stabilimento

 

 

C4. Machine Learning per l'ottimizzazione delle performance energetiche di impianto - pratica

14 Ottobre

L’obiettivo del corso è quello di ripercorrere insieme gli step necessari alla costruzione di un modello energetico performante che permetta di migliorare l’efficienza energetica, diminuendo costi e consumi.

      Esercitazione pratica: creazione di un modello energetico

C5. Gestione predittiva del Post-vendita

13 Ottobre

Co-docenza di MIPU in collaborazione con il Prof. Federico Adrodegari, Ricercatore e Professore presso Università degli Studi di Brescia. I temi trattati riguarderanno:

        Evoluzione del mercato dei costruttori di macchine

        Service transformation: di cosa stiamo parlando?

        Verso la digital servitization: il ruolo delle tecnologie digitali

        Sviluppare la service transformation: strumenti e metodi per le aziende

Seguirà un successivo workshop per lo sviluppo di un nuovo business model e un approfondimento ad opera di MIPU sulle attuali tecniche e tecnologie per un post-vendita predittivo. Si daranno focus verticali e specifici quali ad esempio: la previsione di guasti e malfunzionamenti, l’individuazione di errori umani, l’ottimizzazione delle performance energetiche, la gestione dei ticket di assistenza.

C6. Tecniche della Manutenzione Predittiva: focus tecniche data driven Vs Tecniche di campo

14 Ottobre

Il corso si pone l’obiettivo di avvicinare professionisti ed aziende al mondo della Manutenzione Predittiva, analizzando tecniche, applicazioni e relativi benefici. Approfondiremo quali sono le migliori tecniche predittive per intercettare i vari modi di guasto (meccanico, elettrico, strutturale).
Metteremo a confronto due diversi approcci alla manutenzione predittiva: tramite le principali tecniche di campo e tramite l’utilizzo dei dati disponibili e dell’intelligenza artificiale.

        Panoramica sui diversi concetti di manutenzione

        Presentazione della manutenzione predittiva

        L’analisi delle vibrazioni nella manutenzione predittiva

        L’analisi dei lubrificanti nella manutenzione predittiva

        La termografia infrarossa nella manutenzione predittiva

        L’analisi agli ultrasuoni nella manutenzione predittiva

        Il Machine Learning nella manutenzione predittiva