Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Plan Szkolenia
Wprowadzenie do sztucznej inteligencji w produkcji
- Trendy w inteligentnej produkcji i Przemyśle 4.0
- Przegląd zastosowań AI w operacjach
- Kluczowe wskaźniki wydajności i KPI
Gromadzenie i przygotowywanie danych
- Źródła danych produkcyjnych (czujniki, PLC, MES)
- Czyszczenie i formatowanie danych szeregów czasowych
- Wykorzystanie Pandas i Jupyter do wstępnego przetwarzania
Analityka opisowa i diagnostyczna
- Eksploracja i wizualizacja danych
- Analiza korelacji i identyfikacja przyczyn źródłowych
- Niestandardowe pulpity nawigacyjne w Power BI
Uczenie maszynowe w optymalizacji procesów
- Uczenie nadzorowane i nienadzorowane
- Klastrowanie w celu odkrywania wzorców
- Regresja i klasyfikacja w przewidywaniu
Sztuczna inteligencja w konserwacji predykcyjnej i jakości
- Wykrywanie anomalii i alerty predykcyjne
- Modele przewidywania awarii
- Poprawa jakości produktu dzięki wnioskom z modeli
Analityka w czasie rzeczywistym i pętle sprzężenia zwrotnego
- Dane strumieniowe i przetwarzanie w czasie rzeczywistym
- Integracja z systemami SCADA/MES
- Sprzężenie zwrotne dla automatycznych korekt procesu
Studium przypadku i projekt końcowy
- Praktyczna analiza rzeczywistych zbiorów danych
- Projektowanie i walidacja modelu optymalizacyjnego
- Końcowa prezentacja planu usprawnień opartego na AI
Podsumowanie i kolejne kroki
Wymagania
- Znajomość procesów produkcyjnych lub zarządzania operacjami
- Doświadczenie w analizie danych lub raportowaniu w Excelu
- Podstawowa znajomość programowania lub pisania skryptów
Grupa docelowa
- Inżynierowie procesu
- Kierownicy zakładów produkcyjnych
- Specjaliści Lean Six Sigma
21 godzin
Opinie uczestników (1)
szerokie podejście do tematu, wiedza praktyczna
