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

Il master si struttura attorno a metodi avanzati di analisi dell’affidabilità, disponibilità e manutenibilità (RAM) e alle più moderne tecniche di Prognostics and Health Management (PHM) per la manutenzione predittiva. Il programma copre un ampio spettro di strumenti analitici: dalle simulazioni Monte Carlo alla regressione non lineare, passando per modelli di machine learning come Principal Component Analysis, Artificial Neural Networks, Deep Learning e Particle Filtering. Un aspetto distintivo del corso è la forte impronta pratica: attraverso sessioni hands-on, i partecipanti applicano direttamente le metodologie apprese su casi reali, simulando scenari industriali concreti.

L’obiettivo del corso è fornire ai partecipanti competenze metodologiche avanzate e una solida padronanza degli strumenti computazionali necessari per operare efficacemente nella gestione della manutenzione predittiva e prescrittiva di sistemi industriali complessi. Il percorso forma professionisti in grado di analizzare, diagnosticare e prevedere guasti, ottimizzando l’affidabilità degli asset e la disponibilità degli impianti. L’approccio multidisciplinare, che integra statistica, informatica e ingegneria, permette di acquisire competenze trasversali oggi sempre più richieste in ambito industriale.

Il master è rivolto principalmente a ingegneri del controllo, di processo, della qualità e della manutenzione, asset manager, data scientist, data miner, ricercatori e dottorandi attivi nei settori RAM e PHM. Si tratta di una proposta formativa particolarmente adatta a chi già opera in ambito industriale o nella ricerca su affidabilità e diagnostica, e desidera acquisire strumenti avanzati per la manutenzione condition-based e predittiva.