Applicazione industriale del Machine Learning e tecniche di visualizzazione dei dati
L’evento, a titolo gratuito, si svolgerà presso Fenice Green Park – Padova.
Come può il Machine Learning portare vantaggi nella mia organizzazione? Quali sono i campi di applicazione? Che strumenti posso utilizzare per analizzare e visualizzare i dati in mio possesso?
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
Applicazione industriale del Machine Learning e
tecniche di visualizzazione dei dati
L’intelligenza artificiale è il futuro della tecnologia. Le macchine si avvicinano sempre di più alle capacità umane: apprendono, ragionano, pianificano. Il Machine learning, branca dell’intelligenza artificiale, si occupa di creare sistemi che apprendono o migliorano le performance in base ai dati che utilizzano. L’uso delle tecnologie di apprendimento automatico all’interno dei processi aziendali è un tema sfidante, coinvolge diverse funzioni e comporta un cambiamento nei modelli di business. Ricavare informazioni in tempo reale e di valore dai dati in nostro possesso, permette di lavorare con più efficienza e di acquisire un importante vantaggio competitivo.
PROGRAMMA
Saluti e presentazione dell’evento
L’applicazione industriale del Machine Learning
Dott. 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 la diagnosi, prevenzione ed automazione avanzata
- Individuazione degli indicatori di processo e manutenzione predittiva
- Esempi di classificazione dello stato di un processo industriale: ingranaggio, batteria elettrica, utensile da taglio
Tecniche di analisi, visualizzazione dei dati e Data Analytics
Dott. Duccio Schiavon
- 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)
Coffee Break
Storie d’impresa: oltre le competenze. Tradurre la conoscenza in azioni
Dott. Alessandro di Benedetto
I sistemi che vedremo, si basano su una raccolta di servizi software, app e connettori come pure sistemi hardware che interagiscono per trasformare le origini dei dati non correlate in un insieme di informazioni coerenti, visivamente accattivanti e interattive. I dati potrebbero essere un foglio di calcolo di Excel o una raccolta di data warehouse basati sul cloud o ibridi locali. Attraverso l’uso delle analitiche integrate con i risultati dei modelli di ML e AI andiamo a scoprire informazioni importanti e a condividerle con tutti gli utenti o solo con quelli che ne hanno l’esigenza.
- Modello predittivo per la manutenzione
- Supply Chain: previsione della domanda di prodotti con Machine Learning
- Previsione delle vendite: analisi e previsione delle serie temporali
- Servizi cognitivi: Sentiment analisys ed estrazione frasi chiave
Scambio d’opinioni e aperitivo conclusivo
La partecipazione all’evento ti garantirà un attestato di frequenza – il progetto è finanziato dalla DGR 497 della Regione Veneto “DATA DRIVEN MANUFACTURING:
MACHINE LEARNING E DIGITALIZZAZIONE IN PRODUZIONE” ideato e organizzato da Tecum Srl.
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 – e componente dello Steering Committee GTTS4: Sistemi di produzione ad alta efficienza del Cluster Tecnologico Nazionale “Fabbrica Intelligente”.
Duccio Schiavon
Data Scientist specializzato in data mining e data visualization. Ha lavorato per StatSoft Italia, collaborato alla realizzazione di numerosi studi scientifici in ambito medico, e ricoperto la carica di Analyst senior presso Questlab srl. Attualmente è CEO e responsabile progettuale di Quantitas.
Alessandro Di 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.