Искусственный интеллект в производственных процессах промышленного предприятия

О курсе:

Внедрение ИИ в производство обеспечивает ряд существенных преимуществ — от повышения производительности и улучшения контроля качества выпускаемой продукции до автоматической корректировки производственных процессов для минимизации затрат. В программе технологии и методы внедрения искусственного интеллекта в производственные процессы

Для кого:

Для руководителей и специалистов по цифровизации и автоматизации производства, инновациям, технических директоров, инженеров, конструкторов, технологов предприятий

Анонс программы:

ИИ и его роль в повышении эффективности производственных процессов.
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.
Применение инструментов искусственного интеллекта в задачах планирования и производства сложных изделий.
Данные и их использование в производстве. Методы сбора данных на производстве (сенсорика, MES, автоматизация). Использование Big Data и инфраструктура для хранения данных.
Методы машинного обучения и ИИ в производстве. Применение нейронных сетей и глубокого обучения при работе с визуальными и временными данными.
Практические инструменты и интеграция ИИ с производственными ИТ-системами, включая базы данных, ERP-платформы и облачные среды. Обзор популярных ИИ-инструментов и библиотек. Внедрение ИИ в системы автоматизации (SCADA, MES). Промышленные платформы IIoT и облачные технологии. Интеграция ИИ-решений в существующую ИТ-инфраструктуру предприятия.
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.
Практические занятия. Работа с реальными производственными данными: их анализ, визуализация. Разработка и обучение модели прогнозирования или классификации. Построение системы обнаружения аномалий на производстве. Разбор промышленных кейсов по внедрению ИИ.