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Energy & Reliability Days 2018 - Quinta Edizione

Informazioni sull'evento

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Data e ora

Località

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Castello Malpaga

Via del Castello di Malpaga, 6

24050 Cavernago (BG)

Italy

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Descrizione evento

Descrizione

Torna l'annuale appuntamento con gli ENERGY&RELIABILITY DAYS

2 giornate, 4 percorsi, 12 corsi tra cui scegliere per comprendere come innovare i propri processi aziendali

Percorso "Manutenzione Predittiva: Field Data e Machine Learning"

C1. Asset Condition Management: soluzioni tecnologiche e strumenti di campo 4.0

Dopo un'introduzione teorica sul concetto di Asset Condition Management ci concentreremo su:

  • Quali tecniche esistono per analizzare lo stato di salute di un asset
  • Come capire quale tecnica applicare
  • Con quali benefici attesi

Durante il corso ci sarà la possibilità di effettuare prove pratiche di utilizzo della strumentazione di campo 4.0

C2. Dalla raccolta dati di manutenzione all'Analisi di Criticità: indicazioni pratiche

  • Cos'è l'analisi di criticità?
  • Come costruirla attraverso i dati a disposizione?
  • Come capire che tipo di intervento programmare?

Dopo un'introduzione teorica passeremo ad un esercizio pratico in cui costruiremo un'analisi di criticità su dati di impianto.

Vorresti che prendessimo in considerazione il tuo caso? Scrivici entro il 22 ottobre e lo porteremo in aula per una discussione.

C3. Asset Data Mananagement: Big Data e Analisi Predittive nella Manutenzione Industriale

  • Cos'è l'asset management?
  • Quali i benefici dell'utilizzo dei Big Data in questo ambito?
  • Come è possibile usarli per un approccio predittivo alla manutenzione?

Un corso in cui vedremo cosa significa passare dalla gestione tradizionale dell'asset ad una gestione puntuale grazie ad uno studio approfondito dei dati ad esso associati.

C4. Case History - come è stato applicato l'approccio predittivo e con quali benefici

Durante il corso analizzeremo e discuteremo insieme nel dettaglio 3 casi studio diversi:

  • Applicazione delle principali tecniche di manutenzione predittiva
  • Implementazione di un progetto di Manutenzione Predittiva e Asset Management
  • Caso applicativo di tecniche di Machine Learning per la manutenzione predittiva

Percorso "Intelligenza Artificiale. Focus speciale sul caso dei costruttori di macchine"

C5. Ho tanti dati, ma come li uso al meglio? (1/2)

Questa è la domanda che tanti di noi si pongono. Anni di investimenti per la sensorizzazione delle nostre fabbriche o dei prodotti che forniamo ai nostri clienti. E adesso?

In questo breve corso scorreremo insieme i nuovi scenari aperti dall'industria 4.0. Capiremo come utilizzare i dati già in nostro possesso per creare un vantaggio tecnico ed economico. Impareremo come disegnare un Proof of Concept, un primo progetto pilota di successo. Parleremo di processo industriale, ma daremo particolare attenzione alle esigenze di chi le macchine le costruisce.

Con 3 esercizi e più di 5 casi reali impareremo quali passi seguire e quali errori evitare quando ci poniamo l'obiettivo di digitalizzare le nostre fabbriche e i nostri prodotti.

C6. Cos'è l'Intelligenza Artificiale e come la posso usare per migliorare il servizio post vendita (2/2)

Proseguiamo il percorso iniziato al mattino con il corso C5 illustrando cos'è questa intelligenza artificiale di cui tutti parlano. Illustreremo casi di applicazione in aziende di varia natura e dimensione. Apriremo un focus sulla manutenzione, illustrando quali passi seguire nella scelta tra un approccio di tipo tradizionale e quello che prevede l'utilizzo del Machine Learning.

Anche qui non mancherà la parte pratica: con 3 esercizi nella forma del serious game impareremo come disegnare l'evoluzione del nostro servizio post-vendita o del nostro processo manutentivo. Come validare tecnicamente ed economicamente le nostre scelte. Porteremo a casa metodi e strumenti presi dall'Agile e dal Design Thinking per introdurre innovazione dirompente in azienda, con un'attenzione al costo e al ciclo di vita dei nuovi servizi innovativi.

C7. Cos'è il Machine Learning e quali dati mi servono per applicarlo.

Gli algoritmi di Machine Learning migliorano le loro prestazioni in modo adattivo mano a mano che gli esempi da cui apprendere aumentano. In questo corso illustreremo cos’è il Machine Learning, come funziona e quali sono le sue applicazioni in ambito industriale. Parleremo di

  • Machine Learning con apprendimento supervisionato (Supervised Learning)
  • Machine Learning con apprendimento non supervisionato (Unsupervised Learning)
  • Machine Learning con apprendimento per rinforzo
  • Machine Learning con apprendimento semi-supervisionato

Gli altri approcci pratici al Machine Learning: dai modelli probabilistici al Deep Learning
Parleremo soprattutto di quali dati mi servono per lo sviluppo delle funzioni obiettivo che mi sono posto ( Per la selezione delle funzioni obiettivo è fortemente consigliato aver completato i corsi C5 e C6) ; quale granularità, quali tag e quale profondità di dati è necessaria.

Il corso è di natura teorica ed è rivolto alle funzioni tecniche che vogliano approcciarsi al machine learning con o senza esperienza pregressa in materia. Per fruirlo al meglio, porta in aula un esempio di macchina che vorresti digitalizzare e discutine con i docenti in classe.

C8. Esercizi pratici: digitalizziamo insieme una macchina industriale

Digitalizzazione e intelligenza artificiale sono le due parole chiave che prenderanno vita agli Energy & Reliability Days 2018. In questo corso conclusivo vogliamo rispondere alle esigenze dei lavoratori dei reparti di produzione, post-vendita, manutenzione. Studieremo insieme la specifica tecnica di alcuni asset industriali (reattori, gruppi frigo, unità di trattamento aria, ... e altri proposti da te!) ed elaboreremo i modelli di digitalizzazione degli stessi.

Inviaci i tuoi esempi prima del 22 ottobre: li prenderemo in considerazione e ne sceglieremo alcuni per svilupparli insieme passo passo.

Percorso "Energy Management: tra norma e gestione digital"

C9. Energy Performance Indicators: Cosa sono, come identificarli ed utilizzarli nel day by day

Durante il corso approfondiremo anche il concetto di consumo di riferimento e vedremo come costruirlo e implementarlo.

Vuoi sviluppare il consumo di riferimento del tuo asset o linea? Contattaci entro il 22 ottobre e ti forniremo le informazioni necessarie per portarlo in aula!

C10. Esempi pratici: Come costruire un modello energetico da zero e casi applicativi

  • Cos'è un modello energetico?
  • Come si costruisce?

Durante il corso vedremo alcuni esercizi pratici su tipici componenti di impianto e casi applicativi

Percorso "Digital Innovation"

C11. Prodotto 4.0: come usare i Big Data per trasformare il prodotto in un servizio

  • Che cos'è l'industria 4.0?
  • Quali le tecnologie abilitanti a supporto?
  • Focus sul processo di ideazione di un prodotto 4.0 e esempi pratici in gruppo.

Hai un caso specifico interno alla tua azienda che vorresti venisse trattato? Mandacelo entro il 22 ottobre e lo discuteremo in aula.

C12. Dai Big Data alle informazioni intelligenti per la produzione 4.0

  • Come creare un'infrastruttura di monitoraggio adeguata all'implementazione di soluzioni intelligenti?
  • Come identificare e analizzare i dati industriali?
  • Come utilizzarli per ottimizzare la produzione?

Scrivici entro il 22 ottobre se vuoi un approfondimento teorico anche sugli algoritmi applicabili nella produzione.

Un format unico, che coniuga docenza teorica con formazione esperienziale, casi studio, simulazioni, esercizi pratici su banco prova.


Energy & Reliability Days 2018


PROGRAMMA delle GIORNATE

9 – 9.15 CAFFE’ DI BENVENUTO E SALUTO AI PARTECIPANTI

9.15 – 13 LEZIONE

13 – 14 PRANZO

14 – 17.30 LEZIONE

17.30 - APERITIVO DI NETWORKING


FAQ

Come raggiungere la location?

Uscendo dall’autostrada A4 a Seriate, è sufficiente seguire le indicazioni stradali per il castello.

Dove pernottare vicino alla location?

Locanda dei Nobili Viaggiatori http://www.castellomalpaga.it/it/locanda/dormire/

Hotel Giordano ( a 1,5km di distanza) http://www.hotelgiordano.it/

Airport Hotel Bergamo ( a 6km di distanza) http://www.airporthotelbg.it/

Come contattare l'organizzatore per qualsiasi domanda?

E' possibile contattarci in ogni momento al 0365/520098 o scrivere a events@mipu.eu. La referente di cui chiedere è Daria Porretti.

Il biglietto è trasferibile? E' possibile aggiornare le informazioni di registrazione?

Se si vuole trasferire o modificare la propria registrazione, è sufficiente inviare un'email a: daria.porretti@mipu.eu. Solo dopo conferma scritta, la 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 22 Ottobre 2018. Dopo quella data, tratterremo il 20% della quota.

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Castello Malpaga

Via del Castello di Malpaga, 6

24050 Cavernago (BG)

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