Applicazione industriale del Machine Learning e Tecniche di Visualizzazione dei Dati
Perchè partecipare
PARTNER UNICO
Ti accompagniamo in tutto l’iter del progetto, dall’ideazione alla progettazione, fino alla sua implementazione e analisi della soddisfazione, con una regia unica
SOSTENIBILITA'
Ti supportiamo nello scouting delle migliori opportunità di finanziamento, valutando con scrupolo ogni variabile sull’organizzazione e sul progetto
INNOVAZIONE
Ti affianchiamo con i nostri partner, collaboriamo con università, centri di ricerca, poli tecnologici e start up innovative per amplificare la qualità e la portata dei nostri servizi
METODOLOGIE
Lavoriamo con un approccio votato al risultato, usiamo strumenti e tecnologie, applichiamo metodi e processi, trasferiamo esperienza e capacità per generare da subito valore
PROGRAMMA
Applicazioni industriali del Machine Learning
Prof. Ing. Marco Sortino
- Cos’è e come usare il Machine Learning nell’industria 4.0: la catena del dato nelle applicazioni industriali, tecniche di clustering e classificazione
- Applicazioni e sfide in produzione: i principali ambiti di utilizzo
- Uso avanzato del dato per il controllo qualità, automazione avanzata degli impianti e manutenzione predittiva
- Esempi di classificazione dello stato di un processo industriale: utensile da taglio, impianto aria compressa, componenti di trasmissione del moto
Tecniche di analisi, visualizzazione dei dati e Data Analytics
Dott. Alessandro di Benedetto
- L’importanza di strumenti di visualizzazione dati per l’individuazione di pattern più o meni noti all’interno delle banche dati aziendali
- Chart Chooser e Data Analyst: identificazione degli strumenti più adeguati di analisi e visualizzazione dei dati
- Interattività e Web: il Web come ecosistema analitico
- I 3 livelli della Data Visualization: modalità differenziate di accesso agli strumenti di Data Analytics sulla base delle proprie conoscenze tecniche
- Tool e possibili alternative: le piattaforme più note di Business Analytics, loro caratteristiche e modalità di funzionamento (Microsoft Power BI, Tableau, Google Data Studio)
Relatori
Marco Sortino
Professore associato di Tecnologie e Sistemi di Lavorazione presso l’Università degli Studi di Udine e direttore scientifico del Laboratorio di Meccatronica Avanzata LAMA FVG. È componente del Comitato Direttivo dell’Associazione Italiana Tecnologie Manifatturiere – AITeM e componente dello Steering Committee GTTS4: Sistemi di produzione ad alta efficienza del Cluster Tecnologico Nazionale “Fabbrica Intelligente”.
Alessandro D i Benedetto
Ingegnere gestionale, specialista nel trattamento dei dati, con un’esperienza ventennale in Collaborative & Business Intelligence, nella mappatura dei flussi di dati per la costruzione di strumenti di valutazione delle performance aziendali.