GRICU & FEDERCHIMICA - STRUMENTI PER LA DIGITALIZZAZIONE PER L’INDUSTRIA CHIMICA

Europe/Rome
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Description

Corso on-line:
STRUMENTI PER LA DIGITALIZZAZIONE PER L’INDUSTRIA CHIMICA
Data analytics, machine learning, digital twins

16 – 18 – 19 – 23 – 25 – 26 gennaio 2023

L'ampia diffusione delle tecnologie informatiche e della connettività a banda larga sta imponendo una rivoluzione nei processi di produzione industriale. Industria 4.0 sta introducendo enormi modifiche nella progettazione, gestione e manutenzione dei processi dell’industria chimica.

La digitalizzazione e l’analisi dei dati stanno aprendo nuove opportunità per il controllo di processo avanzato, la pianificazione della produzione, la diagnostica e la sicurezza dei sistemi di produzione, nonché per la ricerca e sviluppo indirizzato a nuovi processi e prodotti.

Il futuro e le nuove professionalità richieste nell’industria chimica richiedono la conoscenza e la comprensione di tale panorama oltre che la padronanza delle prospettive fornita da questa transizione.

Il corso online è organizzato da GRICU insieme a Federchimica per fornire utili spunti e suggerimenti a chi già opera nell’industria chimica fornendo esempi delle possibili applicazioni dei metodi e strumenti per la digitalizzazione, l'analisi dei dati e controllo di processo avanzato.

La scuola è aperta anche a dottorandi di ricerca e a giovani professionisti del settore.

Saranno a disposizione dei partecipanti lezioni convenzionali, elaborati e casi studio specifici. Il materiale del corso sarà fornito in inglese mentre le lezioni saranno svolte in italiano.

FEDERCHIMICA: https://www.federchimica.it/

GRICU: https://www.gricu.it/

DCMC - Politecnico di Milano: https://www.cmic.polimi.it 

Registration
Registrazione per partecipanti
    • 16:00 18:00
      Giorno 1 – 16 Gennaio 2023
      • 16:00
        Introduction 30m

        Introduzione al corso. Motivazione, modalità e obiettivi del corso. Concetti fondamentali e applicazioni reali. Introduzione dei docenti, provenienti dalle principali università italiane e da aziende che implementano da anni soluzioni di digitalizzazione.

        Speakers: Prof. Maurizio Masi (Full Professor of Applied Physical Chemistry, Politecnico di Milano; Past President GRICU) , Dr Vittorio Maglia (Federchimica)
      • 16:30
        Fundamentals of digitalization - Big data reconciliation 1h 30m

        Fondamenti e step imprescindibili per la comprensione della digitalizzazione. Metodi e tecniche per un’implementazione graduale ed efficace.
        Step 1 – La riconciliazione dati. Qual è il vero valore delle nostre misure di campo e come utilizzarlo al meglio? Revisione automatica e correzione di set di dati per una gestione operativa robusta.

        Speaker: Prof. Flavio Manenti (Full Professor of Chemical Plants, Politecnico di Milano; President of Computer-Aided Process Engineering, EFCE’s WP)
    • 16:00 18:00
      Giorno 2 – 18 Gennaio 2023
      • 16:00
        Data analytics 2h

        Step 2 - La riconciliazione dati. Panoramica dei principali problemi ancora esistenti per il consumo e l'estrazione dei dati nell'industria di processo. Esempi applicativi di Industrial Data Science per produzioni a lotti discontinui

        Speaker: Dr Mattia Vallerio (Chemical Engineer, PhD; Data analytics manager, Solvay)
    • 16:00 18:00
      Giorno 4 – 23 Gennaio 2023
      • 16:00
        Digital twin 2h

        Step 4 – Sviluppo e utilizzo dei dati operativi in tempo reale nell’industria (non solo chimica). Problemi tipici della digitalizzazione industriale, delle soluzioni nel cloud. Come costruire un modello dati di un intero impianto per migliorare il processo decisionale a tutti i livelli di un’impresa

        Speaker: Dr Paolo Petroni (Chemical Engineer, AVEVA Schneider-Electric)
    • 16:00 18:00
      Giorno 5 – 25 Gennaio 2023
      • 16:00
        Optimization 1h

        Step 5 – Fondamenti di ottimizzazione numerica: definizione del
        problema (variabili, funzione obiettivo, vincoli); cenni ai metodi risolutivi per problemi tipici in ambito ingegneristico (LP, QP, NLP). Real-Time Optimization: definizioni preliminari e applicabilità, tecniche principali, esempi applicativi

        Speaker: Prof. Gabriele Pannocchia (Full Professor in Process Systems Engineering, Università di Pisa)
    • 16:00 18:00
      Giorno 6 – 26 Gennaio 2023
      • 16:00
        Examples in formulation 1h

        Step 6 – Applicazioni su formulati. ML-assisted Design of Experiment per l’ottimizzazione closed-loop di prodotti formulati. Casi di studio industriali, selezione degli ingredienti assistita da machine learning. Sfide hardware per la sperimentazione high-throughput e democratizzazione degli strumenti di ricerca. Conoscenza fondamentale da algoritmi.

        Speaker: Prof. Danilo Russo (Assistant Professor in Chemical Technologies, Università Federico II Napoli)