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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