Tecniche per la manutenzione predittiva (Predictive Maintenance).

Modulo 1: Introduzione alla Manutenzione Predittiva Cos'è la manutenzione predittiva e come si differenzia dalla manutenzione reattiva e preventiva Vantaggi della manutenzione predittiva: riduzione dei costi e miglioramento dell'affidabilità Applicazioni della manutenzione predittiva in vari settori industriali Modulo 2: Fondamenti di Monitoraggio e Sensori per la Manutenzione Predittiva Tipologie di sensori utilizzati nella manutenzione predittiva (vibrazioni, temperatura, pressione, ecc.) Principali tecnologie di acquisizione dei dati: IoT e sistemi di monitoraggio remoto Integrazione dei sensori con i sistemi industriali Modulo 3: Analisi dei Dati per la Manutenzione Predittiva Introduzione all'analisi dei dati in manutenzione predittiva Tecniche di raccolta dei dati: frequenza, campionamento e qualità Come trattare e pulire i dati provenienti dai sensori Modulo 4: Modelli Statistici per la Manutenzione Predittiva Modelli statistici di base per la previsione del guasto (media mobile, regressione) Analisi delle serie temporali per identificare i pattern di guasto Identificazione di anomalie nei dati di monitoraggio Modulo 5: Machine Learning per la Manutenzione Predittiva Introduzione al machine learning applicato alla manutenzione predittiva Tecniche di apprendimento supervisionato e non supervisionato per l'analisi dei dati Algoritmi comuni: Random Forest, Support Vector Machines, KNN, ecc. Modulo 6: Algoritmi di Rilevamento Anomalie Cos'è un'anomalia e come si rileva nei dati di manutenzione Tecniche di rilevamento delle anomalie (metodi statistici, clustering, reti neurali) Applicazione del rilevamento delle anomalie ai sensori industriali Modulo 7: Predizione del Tempo di Guasto e della Durata Residua (RUL) Cos'è il Remaining Useful Life (RUL) e come predirlo Modelli di previsione della durata residua del componente (modelli basati su regressione, deep learning) Esempi di utilizzo del RUL in contesti industriali Modulo 8: Deep Learning per la Manutenzione Predittiva Introduzione al deep learning e sue applicazioni nella manutenzione predittiva Reti neurali profonde per l'analisi di grandi volumi di dati Architetture comuni per la manutenzione predittiva: LSTM, RNN, CNN Modulo 9: Manutenzione Predittiva Basata su IoT Ruolo dell'Internet of Things (IoT) nella manutenzione predittiva Sensori IoT e loro integrazione in un sistema di monitoraggio predittivo Piattaforme IoT per la raccolta e analisi dei dati di manutenzione Modulo 10: Manutenzione Predittiva e Big Data Gestione dei Big Data nel contesto della manutenzione predittiva Tecnologie per l'elaborazione e l'analisi dei Big Data (Hadoop, Spark, ecc.) Come i Big Data migliorano l'accuratezza delle previsioni di guasto Modulo 11: Implementazione e Integrazione di Sistemi di Manutenzione Predittiva Come implementare una soluzione di manutenzione predittiva in un impianto industriale Integrazione con i sistemi ERP e CMMS (Computerized Maintenance Management System) Flussi di lavoro e gestione dei dati per l'analisi predittiva Modulo 12: Valutazione delle Performance dei Modelli Predittivi Indicatori chiave di performance (KPI) per la manutenzione predittiva Metodi di valutazione del modello (accuracy, precisione, recall, AUC) Come migliorare le performance dei modelli nel tempo Modulo 13: Pianificazione della Manutenzione in Base ai Risultati Predittivi Come pianificare la manutenzione preventiva in base ai risultati delle previsioni Ottimizzazione degli interventi di manutenzione e gestione delle risorse Sfruttare le informazioni predittive per ridurre i tempi di fermo macchina Modulo 14: Manutenzione Predittiva con Sistemi in Tempo Reale Sistemi di monitoraggio in tempo reale per la manutenzione predittiva Integrazione dei dati in tempo reale nei processi decisionali Come implementare un sistema di manutenzione predittiva in tempo reale Modulo 15: Sfide, Tendenze Future e Applicazioni Avanzate della Manutenzione Predittiva Sfide nell'adozione della manutenzione predittiva: costi, formazione, complessità tecnologica Tendenze future: AI, 5G, e manutenzione predittiva predittiva avanzata Applicazioni emergenti: manutenzione predittiva nelle energie rinnovabili, mobilità elettrica, robotica