Практическое применение ИИ в производстве

О курсе:

Практическое применение ИИ в производстве обеспечивает ряд существенных преимуществ — от повышения производительности и улучшения контроля качества выпускаемой продукции до автоматической корректировки производственных процессов. В программе: технологии, методы и инструменты интеграции интеллектуальных систем в производственные циклы, пошаговое внедрение ИИ на предприятии

Для кого:

Для руководителей производств, главных технологов, инженеров, ИТ-специалистов и директоров по цифровой трансформации

Программа:

1. Искусственный интеллект (ИИ) и его роль в повышении эффективности производственных процессов.
   • Роль ИИ в производстве и конкурентных преимуществах предприятия.
   • Типичные задачи ИИ в проектировании, технологических процессах и эксплуатации.
2. Оптимизация технологических режимов и процессов с помощью ИИ.
   • Контроль качества продукции с помощью компьютерного зрения и анализа данных.
   • Прогнозирование отказов оборудования и техническое обслуживание.
   • Интеллектуальное планирование и управление производством.
   • Роль интеллектуальных систем в автоматизации линии и роботизации.
3. Применение инструментов искусственного интеллекта в задачах планирования и производства сложных изделий.
4. Данные и их использование в производстве.
   • Виды данных: конструкционные, технологические, данные с датчиков и оборудования.
   • Методы сбора данных на производстве (сенсорика, MES, автоматизация).
   • Предварительная обработка и качество данных.
   • Использование Big Data и инфраструктура для хранения данных.
5. Методы машинного обучения и ИИ в производстве.
   • Применение нейронных сетей и глубокого обучения при работе с визуальными и временными данными.
6. Практические инструменты и интеграция ИИ с производственными ИТ-системами, включая базы данных, ERP-платформы и облачные среды.
   • Обзор популярных ИИ-инструментов и библиотек (Python, TensorFlow, PyTorch).
   • Внедрение ИИ в системы автоматизации (SCADA, MES).
   • Промышленные платформы IIoT и облачные технологии.
   • Интеграция ИИ-решений в существующую ИТ-инфраструктуру предприятия.
7. Организационные и этические и аспекты применения ИИ. Безопасность при применении ИИ в производственных процессах.
   • Защита данных и вопросы конфиденциальности на предприятии.
   • Влияние ИИ на рабочие процессы, перемены в трудовой деятельности.
   • Корпоративная модель управления правовыми рисками в сфере больших данных и искусственного интеллекта.
   • Интеллектуальная собственность и управление процессами для анализа больших данных.
8. Ключевые сценарии применения ИИ.
   • Работа с реальными производственными данными: их анализ, визуализация.
   • Разработка и обучение модели прогнозирования или классификации.
   • Построение системы обнаружения аномалий на производстве.
   • Выявление брака на конвейере, контроль техники безопасности.
   • Разбор промышленных кейсов по внедрению ИИ.