Analisi dati

Perché investire nella modernizzazione del processo produttivo: - Eliminare i problemi in fase di installazione: riduzione dei difetti e dei relativi costi di risoluzione; - Reattività ai cambiamenti: aggiornare i modelli di intelligenza artificiale dinamicamente; - Ridurre le ispezioni manuali: migliorare la qualità del processo ispettivo; - Incrementare la qualità produttiva e di riparazione: incremento dei ricavi.

(in lingua inglese) - Industrial metrology&cyber-physical systems: the challenge - AI in sensor network analysis: the methodology - Case studies in Energy arena: the problem - Conclusions Integrating sensor, measurement technology and data analytics (IIoT) is thus a key element in the success of CPPS. Methodology, Sensor Network Analysis. Predicting operations in Multi-MW HAWT.

Il Motion Amplification trasforma ogni pixel di un video in un sensore che misura e amplifica il movimento. Il Motion Amplification è la stupefacente tecnologia capace di misurare e mostrare il movimento non visibile all'occhio umano. Applica una tecnologia video ad alta velocità collegata ad un software avanzato di analisi di immagine. Applica algoritmi brevettati per estrarre ed analizzare i dati ottenuti dalle micro variazioni di luce rilevate da ogni singolo pixel. E' in grado di rilevare movimenti di ampiezza inferiore all'IFOV del pixel (misure di spostamento sub-pixel), inoltre è in grado di amplificare il movimento.

Durante l'intervento scenderemo nel dettaglio di applicazioni reali per far emergere come le soluzioni proposte da GE Digital e ServiTecno siano legate ai concetti di machine learning e industrial advanced analitycs possono avere un impatto disruptive sui processi produttivi. Il machine learning è una forma di AI che permette a un sistema di imparare attraverso programmi di apprendimento automatico. Le tecniche di machine learning sono necessarie per migliorare l'accuratezza dei modelli predittivi. L'Advanced Analytics affianca alle analisi esplorative dei dati l'uso di tecniche ed algoritmi statistici, che ne rendono ancora più strutturato e profondo l'utilizzo.

Per intralogistica si intendono i flussi logistici di merci e materiali all'interno delle aree di un'azienda. Rientrano nel settore, per esempio, sistemi di magazzino, macchinari, pacchettizzatori, visione industriale, sensori, robotica, software logistica, analisi dei dati, ecc. L'ambito dell'intralogistica è trasversale a più aree aziendali ed ingloba più responsabili, operatività e quindi anche più tecnologie. L'intralogistica riguarda tutto ciò che accade "dentro", mentre la logistica si occupa di ciò che "va fuori" dallo stabilimento.