Struttura del corso

Introduzione alla manutenzione predittiva nella produzione di semiconduttori

  • Panoramica dei concetti di manutenzione predittiva
  • Sfide e opportunità nella produzione di semiconduttori
  • Casi di studio di manutenzione predittiva in ambienti di produzione

Raccolta e analisi dei dati per la manutenzione

  • Metodi per la raccolta dei dati di manutenzione
  • Analisi dei dati storici per identificare i modelli
  • Utilizzo di sensori e dispositivi IoT per la raccolta di dati in tempo reale

Tecniche di intelligenza artificiale per la manutenzione predittiva

  • Introduzione ai modelli di intelligenza artificiale utilizzati nella manutenzione predittiva
  • Creazione di modelli di machine learning per la previsione dei guasti
  • Utilizzo del deep learning per il riconoscimento di modelli complessi

Implementazione di soluzioni di manutenzione predittiva

  • Integrazione di modelli di intelligenza artificiale nei sistemi di manutenzione esistenti
  • Creazione di dashboard e strumenti di visualizzazione per il monitoraggio
  • Processo decisionale in tempo reale e avvisi automatici

Casi di studio e applicazioni pratiche

  • Esame delle implementazioni di successo della manutenzione predittiva
  • Analisi dei risultati e perfezionamento dei modelli per una maggiore precisione
  • Esercitazione pratica con set di dati e strumenti del mondo reale

Tendenze future dell'intelligenza artificiale per la manutenzione

  • Tecnologie emergenti nella manutenzione predittiva
  • Direzioni future nell'intelligenza artificiale e nell'integrazione della manutenzione
  • Prepararsi ai progressi nella manutenzione predittiva

Riepilogo e passaggi successivi

Requisiti

  • Esperienza nei processi di produzione di semiconduttori
  • Comprensione di base dei concetti di intelligenza artificiale e apprendimento automatico
  • Familiarità con i protocolli di manutenzione negli ambienti di produzione

Pubblico

  • Ingegneri di manutenzione
  • Data scientist nelle industrie manifatturiere
  • Ingegneri di processo negli impianti di semiconduttori
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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