LA MANUTENZIONE PREDITTIVA: NUOVI APPROCCI E NUOVE TECNOLOGIE

Il ciclo di vita di una macchina o di un componente, hanno assunto grande importanza in questi ultimi periodi, diventando anche voce di bilancio. Di conseguenza, la prevenzione dei guasti comincia ad essere considerata fin dalla fase di progettazione della macchina. In quest’ottica, la manutenzione è utilizzata per limitare l’insorgere di guasti e per riparare un componente guastato. Oggi il suo ruolo è quello di massimizzare la vita di un componente con il minimo costo globale: si è dunque passati da una manutenzione di tipo correttivo ad una di tipo preventivo. Inoltre, l’introduzione dei Big Data e delle nuove tecnologie, come il Machine Learning, hanno portato alla realizzazione di tecniche di manutenzione che riescono a valutare in maniera sempre più precisa lo stato di salute del componente

OBBIETTIVI DEL CORSO

Il corso ha l’obiettivo di far conoscere ai partecipanti le varie tecniche di manutenzione, con i diversi vantaggi e svantaggi.
Inoltre, saranno approfondite le tecniche di Machine Learning e la loro applicazione nella manutenzione predittiva.
Oltre alla parte teorica, saranno presentati casi applicativi sulle varie tecnologie trattate nei giorni precedenti da esperti nel settore.

PROGRAMMA

Il corso si articolerà in 2 Moduli indipendenti da 4 giornate ciascuno. Ogni giornata è composta da 4 ore ed i singoli moduli verteranno sui seguenti argomenti:

MODULO 1

  • Lo stato dell’arte attuale delle strategie di manutenzione e i KPI della manutenzione;
  • Presentazione delle tecnologie per la manutenzione di veicoli ed infrastrutture;

 

MODULO 2

  • I Big Data e il Machine Learning per la Manutenzione Predittiva;
  • Presentazione delle tecnologie per la Manutenzione Predittiva sul veicolo e l’infrastruttura.

COSTI

Singolo modulo
€ 800,00 + IVA
€ 700,00 + IVA per gli associati ASSTRA

Corso completo
€ 1.500,00 + IVA
€ 1.300,00 + IVA per gli associati ASSTRA

In caso di più iscritti della stessa azienda sono previste scontistiche.

Il corso è attivato con un minimo di 8 partecipanti