Искусственный интеллект в машиностроении

   Цель программы:
  Подготовить специалистов машиностроительной отрасли к применению технологий искусственного интеллекта для решения ключевых производственных задач: повышения точности проектирования, оптимизации технологических процессов, обеспечения качества, предиктивного обслуживания оборудования и построения интеллектуального производства.
   Ключевые особенности:
-  Интеграция с Индустрией 4.0: Синергию ИИ с IoT, робототехникой, аддитивными технологиями и системами PLM/MES.
- От прототипа к внедрению: Обучение поэтапному переходу от анализа потенциала к запуску пилотных ИИ-решений в цехах.

1. Введение в ИИ для цифрового производства: Современный ландшафт машиностроения. Основы машинного обучения и промышленного анализа данных (Data Mining) на производственных данных.
2. ИИ в проектировании и инжиниринге:
• Генеративное проектирование (Generative Design): Автоматическая оптимизация деталей и узлов по заданным критериям (прочность, вес, стоимость).
• AI-симуляция и цифровые двойники: Ускоренное моделирование физических процессов и поведения изделий в различных условиях.
• Автоматизация подготовки конструкторской и технологической документации.
3. Предиктивная аналитика и «умное» обслуживание (Predictive Maintenance):
• Прогнозирование отказов оборудования на основе данных с датчиков вибрации, температуры, нагрузки.
• Оптимизация графиков ТОиР, снижение простоев и затрат на ремонт.
4. Компьютерное зрение для машиностроения:
• Автоматический визуальный контроль.
• Навигация промышленных роботов.
5. Оптимизация производственных процессов и логистики:
• AI-планирование загрузки оборудования и маршрутизации деталей в гибком производстве.
• Прогнозирование брака и анализ его коренных причин.
• Умное управление цепочками поставок и складскими запасами комплектующих.

Создание 3D-модели с использованием AI

Задача: С использованием сервисов ИИ создать 3D модель по текстовому описанию, а также с использованием предварительного снятого видео.

 Анализ и оптимизация маршрутной карты технологического процесса

Задача: Проанализировать с помощью ИИ технологическую документацию (маршрутную карту) обработки детали. Необходимо выявить потенциальные возможности для сокращения времени цикла, объединения операций и оптимизации порядка переходов.

Прогнозирование потребности в ТО оборудования

Задача: На основе предоставленного упрощённого набора данных (например, наработка станка в часах, количество внеплановых остановок, и др.) научить модель предсказывать вероятность необходимости обслуживания в ближайший месяц.