400 € – 750 €

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Data e ora

Località

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Spazio Filzi 17

via Filzi 17

20124 Milano

Italy

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Politica di rimborso

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Rimborsi fino a 7 giorni prima dell'evento

Descrizione evento

Descrizione

Digitalizzare la Fabbrica

Due giornate di corsi di formazione con professionisti del settore per comprendere come innovare i propri processi aziendali e con quali tecniche.

Coniughiamo docenza teorica con formazione esperienziale: mostreremo casi di studio, faremo esercitazioni e favoriremo discussioni in aula. Ogni partecipante può iscriversi ad un corso per sessione, fino ad un massimo di 4 corsi.

I temi trattati saranno:

machine learning, infrastrutture IT, energy management, ingegneria di manutenzione.


- PROGRAMMA delle GIORNATE -

9 – 9.15 CAFFE’ DI BENVENUTO E SALUTO AI PARTECIPANTI

9.15 – 13 LEZIONE

13 – 14 PRANZO A BUFFET

14 – 17.30 LEZIONE

17.30 - APERITIVO DI NETWORKING TRA I PARTECIPANTI


I corsi tra cui potrai scegliere sono i seguenti:

I passi per una manutenzione 4.0

C1. Assessment di Manutenzione - Un workshop in cui verranno illustrate le metodologie per analizzare correttamente lo stato attuale dell'organizzazione, individuare inefficienze e sviluppare un piano di miglioramento.
I partecipanti dovranno compilare un questionario quantitativo e qualitativo con l'obiettivo di avere una fotografia precisa della situazione as is della loro azienda.
| 4h

C2. BPR - Un workshop con un approccio strutturato all'innovazione organizzativo- gestionale. I partecipanti partiranno dalla mappatura dei loro processi manutentivi così da rendere esplicite le molteplici relazioni tra i diversi elementi coinvolti e le eventuali criticità. L'obiettivo è quello di apprendere una metodologia strutturata ed univoca che permetta di raggiungere miglioramenti radicali nelle prestazioni attraverso il ridisegno delle strutture e delle modalità di gestione dei processi aziendali. | 4h

C3. Machine Learning per la Manutenzione Predittiva - Un workshop per mettere in luce le potenzialità del Machine Learning per la manutenzione industriale: mostreremo come identificare i dati intelligenti per valutare lo stato di salute di un impianto e quali algoritmi di machine learning applicare per prevedere guasti, fermi macchina e ottimizzare quindi le attività di manutenzione. Sarà anche l'occasione di discutere alcuni casi applicativi. | 4h

C4. KPI per una manutenzione digitale - Un workshop che dà ai partecipanti gli strumenti per analizzare e valutare le azioni di miglioramento ottenute grazie all'implementazione di algoritmi di ML sui propri impianti. Verranno illustrate metodologie strutturate per individuare quanti e quali KPI monitorare e per creare report intuitivi per un'analisi immediata e puntuale delle proprie azioni. | 4h


Energy Management nella quarta rivoluzione industriale

C5. Analisi per l’Energy Manager 4.0: perché il monitoraggio non è più sufficiente? - Un workshop introduttivo che ha l'obiettivo di porre in luce l'importanza del passaggio da un sistema di semplice monitoraggio ad una metodologia strutturata di analisi e interpretazione dei dati di consumo energetico. Verranno date le basi ai partecipanti per la costruzione di modelli energetici predittivi con il fine di prevedere consumi futuri e la conseguente intercettazione di sprechi o possibili guasti. | 4h

C6. Dal monitoraggio al Machine Learning sui dati - Un workshop in cui i partecipanti avranno modo di approfondire i metodi caratteristici del machine learning e il modo migliore per utilizzarli nell’analisi e l’interpretazione dei dati di consumo energetico. Verrà sottolineato il valore aggiunto nell’utilizzo di algoritmi complessi rispetto ai modelli di regressione lineare, presentando anche casi reali. | 4h

C7. Esempi pratici di Machine Learning per i non esperti - Un workshop interattivo dedicato alla pratica: verranno svolte alcune esercitazioni con l'obiettivo di rendere comprensibile, anche ai non esperti, il processo di identificazione dei dati energetici utili e degli energy drivers che li influenzano, attraverso casi pratici e l’utilizzo di dati reali. Saranno disponibili esercizi aggiuntivi per costruire semplici algoritmi di Machine Learning. | 4h

C8. Nuovo valore dell’Energy Management 4.0 - dall’energia come obiettivo all’energia come strumento - Un workshop di approfondimento sulle potenzialità dell’analisi energetica come strumento per scelte strategiche: i partecipanti esploreranno i vari modi in cui il Machine Learning e le analisi dei dati energetici possono essere sfruttati per raggiungere obbiettivi più ambiziosi nella gestione della manutenzione, nella costruzione di indicatori di performance e in altre applicazioni di interesse. | 4h


Machine Learning per i servizi post vendita

C9 e C10. Machine Learning per i servizi post vendita - Come aumentare l'affidabilità di un prodotto e la redditività del post vendita applicando l'intelligenza artificiale. Un workshop di una giornata dedicato all'introduzione di un nuovo concetto di "Servizio Post vendita". Si partirà dallo scenario attuale, di tipo passivo, mettendone in luce tutte le criticità fino a illustrare i nuovi scenari che il Machine Learning prospetta. I partecipanti, in una sessione interattiva, avranno modo di dettagliare insieme al docente tutti i nuovi servizi con l'obiettivo di: fidelizzare il cliente, generare redditività autonoma; differenziarsi dai competitor; migliorare la progettazione delle nuove macchine e averne completo controllo nell'after sales. | 8h


Innovazione nelle piccole e medie aziende

C11. Innovazione nelle piccole e medie aziende - Come acquisire novità tecnologiche dall'esterno e portale in azienda: capire cosa voglio, come cercarlo efficacemente e come negoziare l'ingresso dell'innovazione in azienda. L’attuale cambio di paradigma, che sta portando le aziende verso una nuova imprenditorialità, è caratterizzato principalmente dall’apertura a tecnologie ed idee provenienti dall’esterno, con un focus sui vantaggi, sui numeri e sulle variabili decisionali di tale processo di innovazione. Durante il workshop verranno esaminate le diverse strategie per innovarsi e le diverse considerazioni da effettuare, in particolare su come valutare economicamente la tecnologia da acquisire e come negoziarne l’ingresso. I presenti saranno coinvolti con alcune esercitazioni che serviranno a mettere in pratica il concetto di Open Innovation trasformando la formazione in un’attività dinamica e concreta basata su casi reali. | 4h


Infrastrutture IT nell'era del 4.0

C12. Creare un'infrastruttura senza cavi in fabbrica: il protocollo LoRaWAN - Il workshop, dopo una panoramica teorica sul protocollo di comunicazione LoRaWan, ha l'obiettivo di presentare e far testare un kit di sviluppo ai partecipanti che, guidati da esperti del settore, prenderanno parte a un vero e proprio processo di innovazione tecnologica. | 4h


Quote di iscrizione:

  • € 500,00 + IVA per iscriversi ad una giornata

  • € 750,00 + IVA per iscriversi a due giornate

  • I biglietti early bird scontati del 20% saranno disponibili fino al 22 aprile 2018.

La quota di iscrizione comprende materiale didattico, welcome coffee, pranzo, aperitivo, attestato di partecipazione.


FAQ

Quali sono le opzioni per trasporto/parcheggio per quanto riguarda l'evento?

Puoi arrivare in treno alla stazione di Milano Centrale e raggiungere la location a piedi che si trova a pochi minuti di distanza.

Dove posso contattare l'organizzatore per qualsiasi domanda?

Contattaci in ogni momento al 0365/520098 e chiedi di Daria Porretti, la responsabile dell'evento.

La mia registrazione o il mio biglietto è trasferibile? Posso aggiornare le mie informazioni di registrazione?

Se vuoi trasferire o modificare la tua registrazione, ti preghiamo di inviare un'email a: daria.porretti@mipu.eu. Solo dopo conferma scritta, la tua modifica sarà effettiva.

Qual è la politica di rimborso?

Rimborsiamo il 100% del costo dell'iscrizione qualora la cancellazione pervenga a mezzo email entro il 3 Maggio 2018. Dopo quella data, tratterremo il 20% della quota.


Per avere maggiori informazioni o per richiedere un preventivo ad hoc contattaci al numero 0365 520098 o scrivici a events@mipu.eu

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