Master in Ram&phm 4.0: Advanced Methods for Reliability, Availability, Maintainability, Prognostics and Health Management of Industrial Equipment - Ed

Politecnico di Milano Dipartimento di Energia
Master in Ram&phm 4.0: Advanced Methods for Reliability, Availability, Maintainability, Prognostics and Health Management of Industrial Equipment - Ed

Questo master offre un corso dedicato a metodi avanzati per l'analisi di affidabilità, disponibilità, manutenibilità e gestione della prognosi e della salute (PHM) per la manutenzione predittiva basata sulle condizioni. Sono illustrate simulazioni Monte Carlo, regressione non lineare e analisi dati (Principal Component Analysis, Auto-Associative Kernel Regression, Artificial Neural Networks, Ensemble Systems, Deep Learning, Convolutional Neural Networks, Reservoir Computing, Particle Filtering). Particolare attenzione è data a sessioni pratiche in cui i partecipanti applicano direttamente i metodi spiegati alle lezioni a casi pratici. Inoltre, vengono presentate applicazioni reali dei metodi avanzati illustrati nel corso che vanno dalla simulazione Monte Carlo per l'analisi della disponibilità del sistema all'uso di tecniche di regressione e classificazione per la rilevazione di difetti, classificazione e prognosi per la gestione della manutenzione predittiva e prescrittiva.

Riepilogo
Sede
Iscrizioni
Partenza
Fine
Milano

Contenuto del Corso

Il Corso in breve

A part of the course is devoted to lectures on advanced methods for the availability, reliability and maintainability (RAM) analysis of complex systems, and Prognostics and Health Management (PHM) for condition-based and predictive maintenance. Monte Carlo Simulation, nonlinear regression and data analytics are illustrated. Another important part of the course consists of hands-on sessions in which the participants directly apply the methods explained in the lectures to practical case studies. Finally, in the last part of the course, real applications of the advanced methods illustrated in the course are presented. The applications range from Monte Carlo Simulation for system availability analysis to the use of regression and classification techniques for fault detection, to classification and prognostics for condition-based, predictive and prescriptive maintenance management.

Finalità del Corso

The goal of this course is to provide participants with advanced methodological competences, analytical skills and computational tools necessary to effectively operate in the areas of reliability, availability, maintainability, diagnostics and prognostics of modern industrial equipment and systems.

Ammissione al Corso

Requisiti di Ammissione

The course is mainly dedicated to control, process, quality and maintenance engineers, asset managers, data scientists, data miners, researchers and PhD students in the areas of Reliability, Availability, Maintainability (RAM), and fault diagnostics and Prognostics and Health Management (PHM).

Il costo per frequentare il Corso

Frequentare questo corso ha un costo di € 2500 .

Ranking dell'Università

Si ringrazia:
Classifica
2024
2025
QS World (Rank)
123°
111°
QS European (Rank)
47°
38°
QS Southern Europe (Rank)
Classifica
2025
Reputazione Accademica
70,8
Reputazione degli Allievi
5,8
Reputazione degli Insegnanti
77
Citazioni della Faculty
40,2
Faculty Internazionale
67,4
Studenti Internazionali
56,8
Network Internazionale di Ricerca
88,1
Risultati Occupazionali
52,9
Sostenibilità
72,6
COMPLESSIVAMENTE
58,2

Opinioni degli utenti

5.0
1 recensioni
  • Contenuti 5.0
  • Metodologia didattica 5.0
  • Strutture e servizi 5.0
  • Costo del master 5.0
  • Sviluppo di competenze 5.0
  • Opportunità lavorative 5.0

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Il Master in Ram&phm 4.0: Advanced Methods for Reliability, Availability, Maintainability, Prognostics and Health Management of Industrial Equipment - Ed in sintesi:

Scopri il Master in Ram&phm 4.0 al Politecnico di Milano

Il Master in Ram&phm 4.0 offerto dal Politecnico di Milano rappresenta un'occasione unica per ingegneri di controllo, di processo, di qualità, responsabili di manutenzione, data scientists e dottorandi di approfondire metodologie avanzate in ambito di affidabilità, disponibilità, manutenibilità e gestione della prognosi e della salute di equipaggiamenti industriali moderni.

Perché iscriversi?

  • Formazione avanzata su analisi RAM e PHM
  • Sessioni pratiche su studi di caso reali
  • Competenze metodologiche, analitiche e strumenti computazionali all'avanguardia

Dettagli e Ammissione

Un'opportunità formativa con costo di iscrizione di €2500, dedicato a professionisti nel campo dell'ingegneria e della data science, con sede a Milano. Scadenza iscrizioni: 08/gen/2024. Inizio: 24/gen/2016.

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