PROGRAMA ON-LINE
Manufatura Inteligente:
Motivos para se inscrever
Aproveite os mais de 100 anos de colaboração universidade-indústria do MIT para aprender como sensores, software e sistemas podem criar uma empresa inteligente em qualquer escala.
Experimente a revolução na fabricação inteligente enquanto o Dr. Brian W. Anthony e sua equipe de pesquisadores do MIT fazem upgrades contínuos no FrED, uma máquina inteligente criada por especialistas do MIT, com os mais recentes avanços em software e hardware.
Adquira estratégias de tecnologia inteligente para permanecer na vanguarda do setor, incluindo modelagem, sistemas de fabricação, sensores e análise avançada de dados.
Participe de duas sessões ao vivo com instrutores do MIT e até oito sessões ao vivo com facilitadores de aprendizagem, especialistas do setor e outros participantes.
Oportunidades de networking durante o curso permitem conexões profissionais com especialistas do setor e sua turma.
Acesso a recursos suplementares oferece materiais e conteúdos adicionais para uma jornada educacional mais aprofundada.
Você vai aprender a
Visualizar a produção de dados para compreender as principais variáveis subjacentes à manufatura.
Controlar processos de fabricação, feedback, modelagem de processos e monitoramento.
Aplicar análise avançada de dados para preparar modelos estatísticos e testar processos de fabricação.
Desenvolver modelos que entendam os dados enquanto examina e aprimora o FrED.
Descobrir o papel que os sensores desempenham na produção de dados e na manufatura inteligente.
Analisar a diferença entre a dinâmica real e a dinâmica prevista.
Realizar análises avançadas de dados usando conjuntos de dados produzidos pelo FrED durante o processo de fabricação.
Todos os participantes que concluírem seu programa com sucesso receberão um Certificado de Conclusão do MIT Professional Education, bem como Unidades de Educação Continuada (CEUs)*. Para obter MIT CEUs, os participantes devem preencher um formulário de confirmação MIT CEU obrigatório, que estará disponível ao final do curso. MIT CEUs são calculados com base no número de horas de aprendizagem em cada curso. *Uma Unidade de Educação Continuada (CEU) equivale a 10 horas de aprendizado contínuo e indica o tempo dedicado a um programa de desenvolvimento profissional que não seja de crédito ou de graduação. Para entender se estes CEUs podem ser aplicados para certificação profissional, requisitos de licenciamento, outros treinamentos necessários ou horas de educação contínua, por favor, consulte diretamente seu departamento de ensino ou órgão licenciador.
Jornada de aprendizado
Este programa ajuda os participantes a entenderem a transformação atual do setor de manufatura, revelando as técnicas e métodos mais modernos para a resolução de problemas da manufatura inteligente, auxiliando-os a implementá-las em suas empresas.
Tendências globais
Os dados e sua importância
Manufatura inteligente
FrED (Fiber Extrusion Device)
Análise de séries temporais
Relações em representações gráficas de séries temporais
Média móvel
Periodicidade
Ferramentas de visualização
Extração de periodicidades usando ondas senoidais e cossenoidais
Correspondência entre sinais e representações de frequência
Ferramentas de visualização de dados
Os blocos do FrED
Velocidade de resposta entre as entradas e saídas do FrED
Processo de modelamento do FrED
A conexão dos blocos
O uso de um modelo físico para dar sentido aos dados do FrED
Elementos que faltam no modelo do FrED
Aprimoramento do FrED
Resumo do modelo do FrED
Introdução aos sensores do FrED
Seleção de um sensor para o FrED
Características dos sensores
Discretização do tempo e da amplitude
Fluxo e variação
Objetivos de produção para o controle de processos
Simplificação do diagrama de blocos
Os modelos e o controle de processo por realimentação
Projeto do sistema de controle
Resposta de impulso e resposta incremental
Modelamento do FrED – I
Resposta dinâmica
Comparação entre a dinâmica real e a prevista no FrED
Visão de máquina e análise de movimento
Imagens e vídeos como matrizes
Pré-processamento de imagens com o uso de histogramas
Detecção de bordas
Filtragem de imagens
Suavização e realce de imagens
Simplificação da imagem por operações morfológicas
Interpretação da imagem
A imagem como ferramenta de medição
O uso de câmeras no ambiente de manufatura
Técnicas de manufatura inteligente aplicadas aos esportes
Câmeras em aplicações industriais
Manufatura inteligente aplicada à medicina
Medição da deflexão da fibra
Ajuste do modelo: visão geral
Aplicação do ajuste do modelo e da análise de sensibilidade à produção
Ajuste do modelo: recapitulação
A estatística e os dados
Erro de medição na amostragem
Histogramas e distribuição dos dados
Controle estatístico de qualidade
Capabilidade de processo do FrED
Gráficos de controle
Padrões em gráficos de controle
Gráficos de controle no FrED
Coeficiente de correlação
Função de correlação cruzada
Análise de correlação cruzada
Produção de dados: análise visual
Métodos de aprendizagem de máquina para o trabalho com dados
O gêmeo digital do FrED
Manufatura inteligente: considerações finais
A quem se dirige este curso?
Gerentes de fábrica, produção e operações que trabalham no setor de manufatura.
Cientistas de dados que desejam colocar seus recursos em prática no campo da manufatura inteligente.
Engenheiros de projeto e fabricação que desejam aprender sobre modelos de dados e desenvolvimento no setor de fabricação.
Consultores cujo objetivo é agregar valor à mais recente tecnologia inovadora no setor de manufatura.
Faculty
Director of the MIT Master of Engineering in Advanced Manufacturing and Design. Associate Director, MIT.nano
MIT Professional Education em Números
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