Smart manufacturing, production and predictive maintenance

Università degli Studi di CATANIA

Descrizione

  • Obiettivi formativi

    Il Master presso l'Università degli Studi di Catania mira a formare tecnici altamente specializzati nel campo della manifattura intelligente, della produzione e della manutenzione predittiva. Il corso si propone di fornire competenze avanzate per operare su macchinari complessi, integrando le conoscenze teoriche con l'esperienza pratica attraverso il coinvolgimento di docenti universitari ed esperti del settore produttivo locale e nazionale. L'obiettivo è quello di formare professionisti in grado di affrontare le sfide poste dall'Industria 4.0, con un focus particolare sull'ottimizzazione dei processi produttivi e sulla riduzione dei fermi macchina.

  • Piano di studi

    Il piano di studi prevede l'approfondimento di temi fondamentali per le industrie produttive, tra cui la gestione di strumentazione e sensoristica avanzata, i sistemi di comunicazione industriale, le tecnologie e i sistemi di lavorazione, l'automazione industriale, gli impianti elettrici e le macchine elettriche. Un ruolo centrale è riservato alla manutenzione, con particolare attenzione alla manutenzione ordinaria e predittiva, alla robotica industriale e collaborativa, e alle normative sulla salute e sicurezza nei luoghi di lavoro. Il percorso formativo si completa con un periodo di tirocinio presso aziende qualificate e la stesura di un elaborato finale.

  • Competenze acquisite

    Al termine del Master, i partecipanti avranno acquisito competenze avanzate nella gestione e manutenzione di macchinari complessi, nella progettazione e implementazione di sistemi di automazione industriale, e nell'utilizzo di tecnologie all'avanguardia per la produzione. Saranno in grado di applicare le conoscenze acquisite per ottimizzare i processi produttivi, ridurre i costi operativi e garantire la sicurezza sul lavoro. Le competenze acquisite includono anche la capacità di analizzare dati e di utilizzare strumenti di I.A. per la manutenzione predittiva e il miglioramento continuo.

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Impatto I.A.

  • L'I.A. sta rivoluzionando il settore della manifattura, della produzione e della manutenzione predittiva. L'automazione intelligente, basata su algoritmi di machine learning e deep learning, consente di ottimizzare i processi produttivi, prevedere i guasti dei macchinari e ridurre i tempi di fermo. L'I.A. è impiegata per l'analisi dei dati provenienti da sensori, per la gestione della supply chain e per la personalizzazione dei prodotti. L'integrazione di robotica collaborativa e sistemi di visione artificiale sta trasformando le fabbriche in ambienti più efficienti e sicuri.

  • I laureati in questo settore avranno l'opportunità di lavorare in un mercato in forte crescita, con una domanda elevata di professionisti in grado di progettare, implementare e gestire sistemi basati sull'I.A.. Le sfide includono la necessità di adattarsi rapidamente alle nuove tecnologie, di collaborare con sistemi intelligenti e di garantire la sicurezza dei dati e dei processi. La capacità di interpretare i dati, di sviluppare modelli predittivi e di comunicare efficacemente con i team multidisciplinari sarà fondamentale.

  • Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i professionisti dovranno acquisire competenze in analisi dei dati, machine learning, IoT (Internet of Things) e cybersecurity. La conoscenza dei linguaggi di programmazione come Python e dei framework di deep learning come TensorFlow e PyTorch sarà un vantaggio significativo. Inoltre, la capacità di lavorare in team, di risolvere problemi complessi e di comunicare in modo efficace saranno competenze essenziali.

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competenze da sviluppare

Analisi avanzata dei dati
Acquisire competenze nell'utilizzo di strumenti di analisi predittiva e machine learning per la manutenzione predittiva e l'ottimizzazione dei processi produttivi. Approfondire la conoscenza di Python, R e dei framework di deep learning.
Competenze in robotica collaborativa e visione artificiale
Acquisire familiarità con la programmazione e l'integrazione di robot collaborativi (cobot) e sistemi di visione artificiale per l'automazione dei processi produttivi. Approfondire la conoscenza di piattaforme come ROS (Robot Operating System).
Competenze in cybersecurity e sicurezza dei dati industriali
Comprendere i rischi legati alla sicurezza dei dati e dei sistemi industriali connessi. Acquisire competenze nella protezione dei dati, nella gestione delle vulnerabilità e nella conformità alle normative sulla sicurezza.

routine di successo

Aggiornamento continuo delle competenze
Seguire corsi di formazione, webinar e workshop per rimanere aggiornati sulle ultime tecnologie e tendenze nel campo dell'I.A., della robotica e della manifattura intelligente. Iscriversi a piattaforme di formazione online come Coursera, edX e Udacity.
Sperimentazione e prototipazione
Sperimentare nuove tecnologie e approcci attraverso progetti personali, hackathon e competizioni. Utilizzare piattaforme di prototipazione rapida come Arduino e Raspberry Pi per sviluppare soluzioni innovative.
Networking e collaborazione
Partecipare a eventi del settore, conferenze e workshop per entrare in contatto con professionisti, ricercatori e aziende. Collaborare con team multidisciplinari per sviluppare progetti complessi e condividere conoscenze.

esperienze utili

Stage e tirocini in aziende innovative
Svolgere stage e tirocini presso aziende all'avanguardia nel settore della manifattura intelligente, della robotica e dell'I.A.. Cercare opportunità in aziende che utilizzano tecnologie come AWS, Google Cloud e Microsoft Azure.
Progetti di ricerca e sviluppo
Partecipare a progetti di ricerca e sviluppo presso università, centri di ricerca e aziende. Collaborare con ricercatori e ingegneri per sviluppare nuove soluzioni e tecnologie.
Certificazioni professionali
Ottenere certificazioni professionali riconosciute nel settore, come ad esempio quelle offerte da AWS, Google, Microsoft e Siemens. Queste certificazioni dimostrano la competenza e l'esperienza in aree specifiche.

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