Contenuti del percorso:

La programmazione. Python viene utilizzato come linguaggio principale per introdurre lo sviluppo applicativo, Ambiente di sviluppo JupyterLab.

Reti e i servizi informatici. funzionamento di una rete locale, il ruolo degli indirizzi IP, dei servizi server, del browser, dei protocolli di comunicazione e degli strumenti di verifica.

Comunicazione tra applicazioni. MQTT e il broker Mosquitto (Message Queuing Telemetry Transport).

IoT e dispositivi fisici. Sensori, attuatori, microcontrollori ESP32, gateway Zigbee/Thread supervisori Home Assistant

Servizi web e i CMS. WordPress, WooCommerce, Moodle, Joomla e servizi API

L’intelligenza artificiale viene introdotta come strumento di supporto operativo. Viene utilizzata per analizzare problemi, spiegare errori, proporre ipotesi di soluzione, assistere nella scrittura del codice e migliorare la documentazione tecnica. 

Stampa 3D, macchine CNC e CAM;

Sicurezza, manutenzione e documentazione.

argomenti di AI

1.AI per la Ricerca Tecnica (Sistemi RAG):

2.Design Generativo ed Ottimizzazione Topologica:

3.Generazione e Debug del G-Code con LLM: Utilizzo di modelli linguistici (es. ChatGPT o Claude) come assistenti alla programmazione

4.Computer Vision per Controllo Qualità e Manutenzione

5.Agenti di Automazione (N8N)

opportunità: eventuale tirocinio GRATUITO all’estero.

STRUTTURA DEL CORSO

Accoglienza e Orientamento

Salute e Sicurezza nel luoghi di lavoro (rischio alto)

Informatica e Digitale

Analisi della commessa e pianificazione del processo produttivo

Modellazione CAD tridimensionale per la produzione

Programmazione CAM e definizione del ciclo di lavorazione CNC

Verifica, ottimizzazione e documentazione del ciclo automatizzato

Stage

Prova Finale

MAGGIORI DETTAGLI DEL PROGRAMMA

Parte A

I tipi di intelligenza artificiale

Presentazione della classificazione dell’AI – 

Fondamenti dell’Intelligenza Artificiale

• Intelligenza Artificiale (AI): sistemi che simulano capacità cognitive umane

• Machine Learning (ML): sottoinsieme dell’AI in cui gli algoritmi apprendono dai dati

• Deep Learning (DL): sottoinsieme del ML basato su modelli multilivello

• Reti neurali: modelli alla base del Deep Learning

  • MLP (Multi-Layer Perceptron)

  • Transformer (alla base dell’AI generativa, ecc.)

Strumenti e supporti all’AI

• Agenti AI (es. N8N, ecc.)

• RAG (Retrieval-Augmented Generation) per migliorare l’accuratezza degli LLM

Parte B

Il toolchain — dal CAD al CAM, fino al CNC — costituisce il flusso digitale integrato che permette di trasformare un’idea progettuale in un manufatto fisico

progettazione verticale designèprototipoèoggetto finito

Modulo 1 — Introduzione al lavoro in azienda e Sicurezza

Obiettivi

• Conoscere il workflow digitale di prototipazione in un ambiente aziendale

• Operare in sicurezza

Esempio di applicazione

Progettazione preliminare di una mini stazione meteo smart da realizzare durante il corso.

Output

• Definizione del progetto personale

Modulo 2 — Modellazione 3D con FreeCAD

Obiettivi

• Apprendere le basi del CAD parametrico

• Realizzare modelli pronti per stampa o CNC

Esempio di applicazione

Creazione del case personalizzato per ospitare un sensore ambientale basato su Raspberry Pi.

Output

• Modello 3D esportato

Modulo 3 — Stampa 3D con Bambu Lab

Obiettivi

• Gestire un processo completo di stampa 3D

• Configurare correttamente una stampante moderna

Esempio di applicazione

Produzione di supporti personalizzati per organizzare componenti elettronici da laboratorio.

Output

• Oggetto stampato in 3D

Modulo 4a — Laser Cutting e Incisione Digitale

Obiettivi

• Comprendere il funzionamento di una laser cutter

• Realizzare incisioni e tagli vettoriali

Esempio di applicazione

Realizzazione di una scatola personalizzata incisa al laser per contenere dispositivi elettronici.

Output

• Oggetto tagliato e inciso al laser

Modulo 4b — CNC Base e Controllo Macchina con Candle

Obiettivi

• Comprendere le basi della lavorazione CNC

• Inviare lavorazioni a una CNC desktop

Contenuti

• Concetti di lavorazione sottrattiva

• Assi macchina e coordinate

• Introduzione al G-code

Esempio di applicazione

Realizzazione di un pannello frontale inciso per una centralina elettronica maker.

Output

• Primo pezzo lavorato CNC

Esempio di applicazione

Realizzazione di un pannello frontale inciso per una centralina elettronica maker.

Output

• Primo pezzo lavorato CNC

Modulo 5 — Elettronica e Raspberry Pi

Obiettivi

• Comprendere l’elettronica embedded

• Utilizzare Raspberry Pi per progetti maker

Esempio di applicazione

Sviluppo di una stazione meteo con monitoraggio temperatura e umidità accessibile via rete locale.

Output

• Sistema embedded funzionante

Modulo 6 — Prototipazione Integrata Maker

Obiettivi

• Integrare CAD, stampa 3D, CNC ed elettronica

• Sviluppare un progetto collaborativo

Esempio di applicazione

Realizzazione di un sistema smart desktop con enclosure stampato in 3D, pannello CNC e controllo ambientale tramite Raspberry Pi.

Output

• Prototipo funzionante

Laboratorio Finale e Presentazione

Attività

• Presentazione progetti

• Test prototipi

• Feedback tecnico

• Consegna attestati

Esempio di applicazione

Dimostrazione pubblica dei prototipi realizzati con integrazione di stampa 3D, CNC ed elettronica.

Metodologia didattica

• 30% teoria

• 70% laboratorio

• Approccio hands-on

• Team working

• Problem solving

Dotazione laboratorio

Hardware

• Stampanti Bambu Lab

• CNC desktop GRBL

• Raspberry Pi 5

• PC workstation

• Utensili manuali

Software

• FreeCAD

• Bambu Studio

• Candle GRBL Controller

• Raspberry Pi OS

gestire stampe 3D professionali

• utilizzare una CNC GRBL

• controllare hardware con Raspberry Pi

• realizzare prototipi interdisciplinari

Possibili sviluppi avanzati

• Automazione industriale maker

• IoT con Raspberry Pi

• CNC avanzata

• Reverse engineering

• Domotica open source

• Robotica educativa

• Produzione digitale distribuita