План на курса

Введение в изкуственото интелигентно производство

  • Трендове в интелигентното производство и Индустрия 4.0
  • Обзор на случаите за приложение на ИИ в операциите
  • Ключови показатели за производителност и KPI

Събиране и подготовка на данни

  • Източници на производствени данни (сензори, PLC, MES)
  • Очистване и форматиране на временни редици данни
  • Използване на Pandas и Jupyter за предварителна обработка

Дескриптивна и диагностична аналитика

  • Изследване и визуализация на данни
  • Корелационен анализ и идентификация на причините за проблеми
  • Персонализирани панели с Power BI

Machine Learning за оптимизация на процеса

  • Наблюдателно и ненаблюдателно обучение
  • Кластеризация за откриване на шаблони
  • Регресия и класификация за прогнозиране

ИИ за предвидително поддържане и качество

  • Откриване на аномалии и предвидителни предупреждения
  • Модели за предвиждане на откази
  • Улучшаване на качеството на продукта чрез информация от моделите

Реално време аналитика и обратни връзки

  • Поточна обработка на данни и обработка в реално време
  • Интеграция с системи SCADA/MES
  • Обратна връзка за автоматични настройки на процеса

Студия случай и капов проект

  • Практично анализиране на реални набори данни
  • Проектиране и валидиране на модел за оптимизация
  • Коначна презентация на план за подобрение, воден от ИИ

Резюме и следващи стъпки

Изисквания

  • Разбиране в производствени процеси или управление на операции
  • Опит с анализ на данни или Excel-базирано отчетване
  • Основна познаваемост с програмиране или скриптоване

Целева аудитория

  • Процесни инженери
  • Надзорници на заводи
  • Lean професионалисти по Six Sigma
 21 часа

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории