Come e perché utilizzare tecnologie come Data analytics e Machine learning”che introducono la possibilità di identificare modalità di funzionamento anomale ed anche di prevedere eventi, nel caso si abbiano a disposizione i dati relativi a malfunzionamenti.
Machine learning
Articoli, News, PDF, Prodotti, Webinar su Machine learning.
Dall'analisi dei dati al Machine Learning, utilizzi e vantaggi delle tecnologie predittive
Temeperatura degli edifici: tecniche predittive
- Luca Ferrarini
- Articoli/Atti convegno
- Introduzione e motivazioni - Descrizione del caso di studio - Modello di riferimento di edificio e HVAC - Schemi di controllo basati su reinforcement learning predittivo - Discussione dei risultati - Osservazioni conclusive
W2W wall-to-wall manufacturing. Il metodo LEAS
- Francesco Meneghini
- Articoli/Atti convegno
Industria 5.0 VS industria 4.0 Il metodo LEAS W2W MANUFACTURING Da machine learning a LEAS grow hub 5.0
Intelligenza artificiale e manutenzione predittiva
- Giulia De Poli
- Articoli/Atti convegno
Manutenzione predittiva o "L'arte di prevedere i guasti ed evitare problemi" Cosa sono Intelligenza artificiale (AI), di Machine Learning (ML) e Deep Learning (DL)? Case study manutenzione sistema HVAC
Manutenzione Industriale: Tecnologie Wireless, AI e Machine Learning tre domande a Marco Vescovi di M.V. Industrial Group
- Benedetta Rampini
- Articoli/Atti convegno
In occasione della mostra convegno MCMA in programma il prossimo 26 e 27 ottobre a Veronafiere, appuntamento di riferimento per i professionisti della Manutenzione Industriale e Asset Management, abbiamo fatto una chiacchierata con Marco Vescovi, CEO di M.V. Industrial Group
Intelligenza artificiale: prospettive modellazione fluidodinamica
- Lorenzo Tieghi
- Articoli/Atti convegno
Descrizione del processo di creazione di leggi di parete basate su un approccio machine learning. Delle reti neurali sono addestrate su simulazioni ad alta fedeltà per calcolare una correzione per l'energia cinetica turbolenta. Nel lavoro sono riportate sia l'implementazione in OpenFOAM e un'analisi delle loro prestazioni rispetto allo stato dell'arte.
Manutenzione predittiva di uno sterilizzatore industriale tramite Intelligenza Artificiale
- Mipu
- Articoli/Atti convegno
Analisi predittiva avanzata tramite Big Data e Machine Learning per monitorare il consumo di vapore della linea, particolarmente critica, degli sterilizzatori della pasta di cacao.
Mappatura dello spazio di progetto di un ventilatore assiale con metodi di apprendimento automatico
- Gino Angelini
- Articoli/Atti convegno
Lo scopo di questo lavoro è l'esplorazione dello spazio di progettazione di ventilatori assiali a singolo rotore al fine di identificare nuove correlazioni fra le prestazioni del ventilatore e parametri geometrici ed operativi, con impiego di metodologie derivate dall'analisi dei big-data. In particolare lo scopo è quello di derivare una "mappa di Balje multidimensionale" che tenga conto di parametri geometrici essenziali nel disegno palare oltre che del diametro specifico e del numero di giri specifico. La base dati impiegata nell'esplorazione è stata generata a partire dai dati prestazionali calcolati da un software in-house quasi 3D sviluppato per l'analisi dei ventilatori assialsimmetrici. ventilatori assialsimmetrici.
Test solutions through tailor-made innovations
- Gianluca Bacchiega
- Articoli/Atti convegno
Delivering test and measurement systems using innovative technologies. Tailored test solutions go from laboratory prototype to manufacturing production lines and after sales verifications. We support companies and research center in the choice and delivery of technologies, sensor and embedded hardware, tailored data acquisition software, analytics and machine learning application.
Creating an Embedded Digital Twin
- Gianluca Bacchiega
- Articoli/Atti convegno
A digital twin is a real time digital replica of a physical device. Manufacturer are embedding digital twin in their device creating an embedded digital twin. Proven advantages are improved quality, earlier fault detection and better feedback on product usage to product designer. The presentation describe how we created an embedded digital twin using real-time data acquisition, physical modeling and machine learning algorithm.
Fornitore di tecnologie innovative per la filiera agroalimentare
- NeoruraleHub
- Articoli/Atti convegno
NeoruraleHub nasce dalla più che ventennale esperienza maturata a partire dal 1996 anno in cui si avvia una importante opera di rinaturalizzazione di circa 500 ettari in Pianura Padana, a due passi da Milano. All'osservazione di quanto la Natura ha messo in atto per rigenerare se stessa e ritornare alla biodiversità, si ispirano le attività di ricerca e sviluppo che NeoruraleHub svolge quotidianamente per ridurre i consumi di risorse e quindi la footprint delle attività umane. Dall'osservazione nasce la ricerca e la sperimentazione, fino ad arrivare a vere e proprie soluzioni e tecnologie innovative, da tecniche agricole avanzate fino ad algoritmi di machine learning applicati lungo tutta la filiera agroalimentare che NeoruraleHub porta a mercato per consentire agli attori della filiera agroalimentare una maggiore efficienza e sostenibilità, consumando meno acqua, energia.
La soluzione Infor CloudSuite EAM e l'integrazione con le nuove tecnologie IoT
- Stefano Cappi
- Articoli/Atti convegno
(in lingua inglese) - Infor Overview - Preventive, predictive & prescriptive - Infor EAM : wide range of implementation - Enterprise asset management - Investment in Productivity - Infor Strategy for EAM - Machine Learning
Efficienza, riutilizzo, riciclo: machine learning ed event prediction e gestione energia nella filiera agroalimentare.
- Luca Pilenga
- Articoli/Atti convegno
Alcune case history La tecnologia esclusiva di NeoruraleHub in sostituzione del sistema tradizionale si chiama iChiller e si basa sulla produzione diretta di acqua gelida senza l'utilizzo di vasche per il ghiaccio, senza l'utilizo di glicole e si avvale di Adam&Eva (ADAM: ADaptive Auto Monitoring; EVA: Energy Value Analisys), un sistema proprietario che rivoluziona i concetti di monitoraggio e gestione dell'energia elettrica e basato su logiche di machine learning ed event prediction.
Strategie di controllo evolute in ambito Smart Building: nuove opportunità offerte da Cloud e Machine Learning
- Amerigo Restucci
- Articoli/Atti convegno
Il progresso tecnologico in particolare nel settore IT consente di portare innovazione in un settore che da tempo non vede "breakthrough" tecnologici: quello degli impianti termici per usi civili. Applicazioni in edifici molto diversi tra loro per impianti, involucro e uso, hanno mostrato che la possibilità di raccogliere e utilizzare tempestivamente grandi moli di dati sul funzionamento "effettivo" consente di modificarne radicalmente la gestione e di conseguenza i consumi in maniera sensibile.
Mobile Maintenance - Realtà Aumentata - Social Process Management - Chatbot: le innovazioni del sistema CMMS
- Cristiana Burdino
- Articoli/Atti convegno
Le innovazioni del sistema CMMS di CARL / Berger-Levrault, attraverso Casi Reali. Attraverso casi reali sono illustrati i benefici delle innovazioni tecnologiche applicate ai software di manutenzione (CMMS/EAM): dalle applicazioni mobile, all'IoT, Intelligenza Artificiale, Machine Learning, modelli BIM, ... che permettono ai responsabili di manutenzione di conoscere, mantenere e monitorare le macchine e gli impianti di un'azienda, ottimizzandone la disponibilità.
Intelligenza artificiale, Machine Learning e Distributed Ledger Technology: trasformazione digitale nel petrolchimico
- Claudio Sperindio
- Articoli/Atti convegno
Scenario italiano in pillole: 2. Distributed ledger technologies (DLTs) 3. Scelta tra DLT e Database 4. Machine learning ed AI - differenze 5. Impatti sul petrolchimico 6. Primi esperimenti
Energy Transparent Factory: Ottimizzazione energetica per Industria tramite Data Science
- Lorenzo Granato
- Articoli/Atti convegno
METRON ha sviluppato una piattaforma energetica di Intelligenza Artificiale per stimolare le industrie a diventare dinamiche in termini energetici. Sfruttando le molteplici fonti di dati generati nei sistemi industriali e collezionati esternamente (contatori, PLC, dati meteorologici, mercato energetico,...), l'Energy Virtual Assistance EVA di METRON utilizza le più innovative tecniche di Machine Learning e le basi di conoscenza dedicata per indentificare in tempo reale e in ottica predittiva opportunità di risparmio energetico, per connettersi con i sistemi decentralizzati di produzione e consumo di energia e per gestire l'energia dinamicamente. Caso Agroalimentare: Ottimizzazione CIP*, UHT*, aria compressa, caldaie.
Le soluzioni di Enterprise Asset Management e i benefici dell'Internet of Things
- Paolo Amodeo
- Articoli/Atti convegno
Parleremo di manutenzione predittiva realizzata attraverso le soluzioni Infor in ambito EAM, IoT e Machine Learning. L'intervento sarà focalizzato sulla presentazione di un case study per evidenziare i risultati che si possono ottenere applicando queste tecnologie.
Non è importante sapere quando un guasto accadrà se si è in grado di prevenirlo! Il CMMS CARL Source
- Cristiana Burdino
- Articoli/Atti convegno
I servizi di manutenzione devono oramai fronteggiare una nuova sfida : non più predirre il momento in cui un guasto accadrà, ma agire in modo da poterlo prevenire. E' la sfida del futuro : una manutenzione basata su asset virtuali, ossia modelli creati tramite algoritmi IoT e machine learning.
Industrial analytics: tecnologie predittive per incrementare le prestazioni delle macchine
- Andrea Epifani
- Articoli/Atti convegno
Definizione di Machine Learning. 1. Introduzione 2. Definizione 3. Cosa serve per un progetto? 4. Vantaggi per le parti in causa 5. Tecnica 6. Il Progetto in pratica
Suite di servizi basati sulle tecnologie abilitanti 4.0 in ambito Oil&Gas
- Regina Meloni
- Articoli/Atti convegno
(in lingua inglese) - Saipem Model - XSIGHT Model - Advanced Maintenance Services - Maintenance Criticality Assessment Advanced Predictive Maintenance ? Prediction of a failure or event based on Machine Learning ? Advanced Troubleshooting & Recovery Plan ? Online & Offline Solutions
Due domande a Lorenzo Granato - Business Developer di Metron
- Luca Livelli
- Articoli/Atti convegno
Abbiamo fatto una breve chiacchierata con Lorenzo Granato, Business Developer di Metron, a mcTER - Soluzioni di Efficienza Energetica per l'Alimentare - 18 Aprile 2019. Metron è specializzata in ottimizzazione energetica per industria tramite Data Science. Utilizza una piattaforma fortemente innovativa che, attraverso la combinazione di Machine Learning e Ontologie, dà vita ad un'Intelligenza Artificiale unica, in grado di percepire il contesto e adattarsi all'ambiente circostante.
Intelligenza Artificiale in Real Time
- Andrea Stefani
- Articoli/Atti convegno
Intelligenza Artificiale in Real Time Apprendere dai dati Machine Learning Deep Learning Intelligenza Artificiale in Real Time Rappresentazione delle informazioni
La manutenzione dell’era digitale: IoT & Machine Learning
- Alessandro Chiarini
- Articoli/Atti convegno
- Manutenzione Correttiva - Manutenzione Preventiva - Manutenzione Predittiva Manuale - Industry Vision: Manutenzione predittiva Case 1 - Ottimzzazione fermi macchina - Industry 4.0: Case study IoT & Bi Case 2 - Otimizzazione processo produttivo - Social Collaboration sulle linee di produzione (caso Barilla)
CARL Source v5 e CARL Flash: la nuova app di creazione ticket
- Lorenzo Greppi
- Articoli/Atti convegno
CARL Source v5: sul mercato da giugno 2018 con molte novità: import dei dwg di autocad, nuove funzionalità mobile, apertura verso IoT/Machine Learning, e CARL Flash: una nuova app di creazione ticket, vieni a scoprire le novità !!!
Future Industry 4.0
- Alessandro Chiarini
- Articoli/Atti convegno
Il CMMS è lo strumento per aumentare la comunicazione fra chi opera nella manutenzione a tutti i livelli. Uno degli obiettivi è di portare le persone a condividere informazioni e conoscenza legata al processo operativo per essere più veloci e lavorare in modo più efficace e fluido...integrando, laddove possibile, Machine Learning, IoT e altre tecnologie
Architettura 4.0: dal BIM al machine learning, innovazione e trasformazione digitale nella filiera edilizia
- Marco Casin
- Articoli/Atti convegno
(in parte in lingua inglese) Architettura 4.0 The role of buldings: one of the world priority action areas AEC Industry Trends for the Next 10 Year Building information modelling Smart building design Controllo prestazioni e tempi di realizzazione
Arabic summarization in Twitter social network
- Nawal El-Fishawy
- Articoli/Atti convegno
(in lingua inglese) In this paper, a machine learning based summarization system for summarizing Arabic posts in Twitter social network has been introduced. In the system, the problem was formulated as regression problem, using model tree, instead of a binary classification based problem. The proposed strategy is evaluated and the results are compared with that obtained by the well-known multi document summarization algorithms including; SumBasic, TF-IDF, PageRank, MEAD, and human summaries. Using the F measure evaluation method, the proposed system provides best results of 50% compared to the manual summarization of 53%.
Hand gesture recognition e controllo del robot Lego Mindstorms NXT applicato alla robotica educativa
- Gabriele Pozzato
- Articoli/Atti convegno
Lo scopo della ricerca è unire pose e gesture recognition attraverso ROS (Robot Operating System) per controllare il robot LEGO Mindstorms NXT e sviluppare un'applicazione nell'ambito della robotica educativa. L’utente sarà quindi in grado di interagire col robot giocando con esso una serie di manches di morra cinese. Tale robot opererà la scelta del gesto da giocare tramite algoritmi di Machine Learning basati su metodi statistici ed in particolare su GMM (Gaussian Mixture Model).
Calcolo ad alte prestazioni basato su GPU. Un modello ibrido neurale-genetico per data mining in astrofisica
- Andrea Solla
- Articoli/Atti convegno
L'argomento discusso riguarda la progettazione ed implementazione di un modello di Soft Computing, ossia di un algoritmo ibrido di machine learning, basato su una rete neurale addestrata da un algoritmo genetico, dedicato al data mining su grandi archivi di dati. L'originalità del presente lavoro riguarda sia l'applicazione di un tale modello a dati di tipo astrofisico, sia l'architettura computazionale scelta per la sua implementazione. Sono infatti state realizzate due versioni dell'algoritmo, una sequenziale ed una parallela in ambiente CUDA (Compute Unified Device Architecture) C, su piattaforma GPGPU.
Tecniche di machine learning per la ricerca guasti in impianti HVAC
- Lorenzo Corso
- Articoli/Atti convegno
Il corretto funzionamento degli impianti di tipo HVAC (Heating Ventilating and Air Conditioning) di taglia medio/grande, risulta cruciale al fine di garantire un adeguato livello di comfort agli occupanti degli edifici ed evitare inutili sprechi energetici. Questo ambito di ricerca è noto come fault detection and diagnosis (FDD). L'obiettivo che si intende perseguire in questo elaborato è quello di ricavare un modello di un semplice sistema HVAC di tipo VAV (Variable Air Volume), multi-zona, che permetta di generare dei dati da utilizzare per la valutazione di tecniche di machine learning per la rilevazione di anomalie. Una volta ricavato il modello ed il relativo sistema di controllo si progetteranno dei sistemi di fault dection and diagnosis basati su k-nearest neighbor (K-NN) e support vector machine.
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