AI per il Quality Management

Programma

1. Introduzione all’Intelligenza Artificiale nella Qualità

   • Cos’è l’AI e perché è rilevante per il Quality Management
   • Evoluzione tecnologica e scenari applicativi nei sistemi qualità
   • Benefici attesi: efficienza, precisione, prevenzione

2. Controllo Qualità Intelligente

   • Come l’AI supporta il monitoraggio in tempo reale
   • Sistemi di visione artificiale e machine learning per il controllo difetti
   • Integrazione con strumenti di misura e raccolta dati

3. Analisi Predittiva e Diagnostica

   • Prevenzione dei difetti attraverso modelli predittivi
   • Analisi dei dati storici e in tempo reale
   • Aumento dell’affidabilità del prodotto e riduzione dei costi di non qualità

4. Automazione dei Processi di Testing e Monitoraggio

   • Algoritmi per il collaudo automatico
   • Sistemi di apprendimento per il miglioramento continuo
   • Riduzione dell’intervento umano e tempi di risposta più rapidi

5. Gestione delle Non Conformità con l’AI

   • Rilevamento automatico di anomalie e deviazioni
   • Sistemi intelligenti per la classificazione e la tracciabilità dei problemi
   • Supporto decisionale per la risoluzione tempestiva

6. Casi Studio e Applicazioni Reali

   • Esperienze aziendali e soluzioni adottate
   • Analisi di impatto su processi, tempi e risultati
   • Discussione guidata e confronto con i partecipanti

A chi è rivolto

Responsabili e tecnici qualità, per comprendere come l’intelligenza artificiale può supportare il controllo qualità, la gestione delle non conformità e l’analisi predittiva; Ingegneri di processo e di prodotto, per integrare strumenti AI nei processi produttivi e progettuali, migliorando affidabilità e riducendo i difetti; Data analyst e specialisti digitali, per applicare modelli di machine learning e analisi avanzata ai dati di qualità e produzione;Project manager e team leader, per coordinare iniziative di innovazione e digitalizzazione in ambito qualità; Responsabili R&D e innovazione, per esplorare soluzioni AI applicabili alla diagnostica, al testing e al miglioramento continuo; Auditor di sistemi qualità, per aggiornarsi sulle tecnologie emergenti e valutarne l’impatto nei processi certificati; Professionisti del settore manifatturiero, automotive, aerospaziale e ferroviario, per rispondere alle nuove esigenze di digitalizzazione e controllo intelligente della qualità.