Machine learning

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Articoli e news su Machine learning

Tree Solutions

AI e MACHINE LEARNING per EFFICIENZA ENERGETICA e TELECONTROLLO di IMPIANTI TERMICI

Monitoraggio, telecontrollo e ottimizzazione per impianti HVAC e altre applicazioni

Rockwell Automation

PVO-Vesivoima e l'Università di Oulu creano regolatori avanzati per turbine utilizzando la tecnologia potenziata dall'AI di Rockwell Automation

L'intelligenza artificiale e il machine learning, supportati da dati operativi in tempo reale, consentono di raggiungere nuovi livelli in termini di regolazione, efficienza e resilienza nella generazione di energia.

Nicola Gatti  - Politecnico di Milano

L'Intelligenza Artificiale in Italia: prospettive di sviluppo e trend

Il professor Nicola Gatti è una figura di spicco nel panorama dell'Intelligenza Artificiale (IA) in Italia. Professore associato presso il Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria del Politecnico di Milano, è co-direttore dell'Osservatorio Artificial Intelligence e del centro di ricerca industriale del Politecnico di Milano, in ELLIS (European Laboratory for Learning and Intelligent Systems) ed è uno dei coordinatori scientifici dell'unità milanese, che mira a rendere Milano un polo di eccellenza europeo nell'IA e nel machine learning.

Mattia Vallerio - AIDIC - Associazione Italiana Di Ingegneria Chimica

Manutenzione Predittiva: il ruolo del machine learning e dei gemelli digitali

Negli ultimi anni, l'industria di processo ha assistito a una crescente adozione di tecnologie avanzate di monitoraggio e analisi dei dati per ottimizzare le operazioni e migliorare l'affidabilità delle apparecchiature critiche. Il passaggio dai metodi di manutenzione reattivi a quelli predittivi o proattivi è stato guidato dalla necessità di minimizzare i fermi impianto non pianificati, ridurre i costi di manutenzione e allungare la vita operativa delle apparecchiature.

E.ON Italia

Midori Connect con E.ON: una nuova sinergia per promuovere la consapevolezza energetica

Midori Connect, società tecnologica italiana di Energy Data Analysis specializzata nella valorizzazione e trasformazione dei dati energetici in servizi innovativi per il controllo e la conoscenza dei consumi energetici, ed E.ON, uno dei principali operatori energetici in Italia, ufficializzano la loro partnership volta a migliorare la consapevolezza dei consumatori sull'uso dell'energia in casa attraverso l'analisi dei dati energetici e la predictive AI (modelli di Machine Learning).

Mouser
Isabella Bondani - MeasureIT

Smart Testing: come l'AI e le tecniche di Machine Learning possono migliorare il collaudo

Digital Twin Machine Learning Industry 5.0 IRS: mission & vision (In lingua inglese)

Nicola Parolin - Know-How

Manutenzione 4.0: Machine Learning e Manutenzione predittiva. L'importanza della gestione del dato

La Manutenzione predittiva Machine Learning nella manutenzione predittiva L'importanza del software

Franco Santini - Eiom

Manutenzione 4.0, tecnologie abilitanti e Intelligenza Artificiale

Evoluzione della manutenzione preventiva 4.0 Che cosa e' l'intelligenza artificiale Dai Big Data caratteristici Al Learning Machine ad utili informazioni ad intelligenti previsioni di vita residua.

Know-How Lutech

Manutenzione 4.0: modelli predittivi, machine learning, prospettive future e sfide da affrontare.

La sfida della Manutenzione 4.0 viene vinta quando si riesce a raggiungere una visione in ambito manutentivo a 360 gradi, mantenendo il focus sull'oggetto fisico della manutenzione. Per arrivare all'obbiettivo è quindi importante che tutto lo scenario possa essere supportato accuratamente da persone formate e da strumenti software adeguati.

Tree Solutions

BRAIN: Machine Learning per ridurre i consumi di riscaldamento e raffrescamento

Come incrementare l'efficienza di una centrale termica? Con BRAIN by Tree Solutions, un vero e proprio cervello che, grazie al connubio tra intelligenza artificiale ed esperienza umana, è in grado di rendere più efficiente il riscaldamento senza interventi invasivi.

Luca Ferrarini, Alberto Valentini - Politecnico di Milano - DEIB

Temperatura negli edifici: il Reinforcement Learning

Filippo Ferrario - Beckhoff Automation

Automazione e Machine Learning

SAMSON SRL - Samson

SAM GUARD®

Benedetta Rampini - Eiom

Digitale e intelligenza artificiale: automatizzare l'analisi dei dati

Roberto Adami - CGT

Monitoraggio integrato per l'ottimizzazione energetica ed economica

Gli ultimi webinar su Machine learning

Franco Santini - Eiom

Manutenzione preventiva e nuova diagnostica

- L'evoluzione della manutenzione preventiva - Il trilemma della manutenzione preventiva - La Diagnostica in manutenzione - Tipologie e terminologie di manutenzione UNI 10147, EN 13306 - Tecnologie predittive & prove non distruttive PnD NORME ISO-CEN-UNI (258) - La Manutenzione 4.0 - L'evoluzione del learning machine

Piana Jacopo - Quick Algorithm Analytics

Dati, Machine Learning e Intelligenza Artificiale: potenzialità e ostacoli per la manutenzione

(PDF in lingua inglese) Machine Learning, Artificial Intelligence, and Data: obstacles and potentialities for today's and tomorrow's maintenance.

Mario Testino - Servitecno

Manutenzione industriale, qualità ed efficienza: casi d'uso per una digital transformation con le soluzioni GE

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.

Altri contenuti su Machine learning

RENrisk

Machine Learning e Resilienza dei Sistemi: un approccio all'implementazione di un modello di resilienza affidabile basato sul Machine Learning

Gli strumenti di Machine Learning per migliorare la resilienza dei sistemi hanno ricevuto un maggiore slancio guidato dalla transizione energetica, dai cambiamenti climatici e dalla digitalizzazione, ma è necessario affrontare sfide critiche sulla definizione dei requisiti di sistema e sull'affidabilità dei processi di apprendimento.

Franco Santini - Eiom

Lo sviluppo della manutenzione nella transizione industriale

- Multi fattori e obiettivi dello sviluppo sostenibile nello scenario industriale - Le tecnologie abilitanti 4.0 - Finalità della manutenzione - Dalla manutenzione 3.0 alla manutenzione 4.0 - Il Learning Machine risolve il trilemma della manutenzione preventiva - Piano di sviluppo della manutenzione preventiva 4.0

Marco Anguillesi - Infor (Italia)

Sfrutta il machine learning per prendere decisioni smart e incentrate sui dati

Sfrutta IA e ML per un processo decisionale intelligente

Marco Anguillesi - Infor (Italia)

Industria automobilistica e 4.0

L'industria automobilistica si trova ad affrontare sfide crescenti proprio mentre cerca di riprendersi dalle battute d'arresto dovute alla pandemia COVID. Per tenere il passo, i produttori del settore automobilistico hanno bisogno delle tecnologie avanzate dell'Industria 4.0.

Mario Moschera - Weidmuller

Dall'analisi dei dati al Machine Learning, utilizzi e vantaggi delle tecnologie predittive

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.

Mouser
Luca Ferrarini - Politecnico di Milano - DEIB

Temeperatura degli edifici: tecniche predittive

- 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

Francesco Meneghini - LEAS

W2W wall-to-wall manufacturing. Il metodo LEAS

Industria 5.0 VS industria 4.0 Il metodo LEAS W2W MANUFACTURING Da machine learning a LEAS grow hub 5.0

Giulia De Poli - Datrix Group

Intelligenza artificiale e manutenzione predittiva

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

Benedetta Rampini - MCMA

Manutenzione Industriale: Tecnologie Wireless, AI e Machine Learning tre domande a Marco Vescovi di M.V. Industrial Group

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

Savoye Italia

Savoye presenta il nuovo modulo di gestione del Labor Management basato sul machine learning

Savoye, con l'obiettivo di rafforzare la gestione del Labor Management, grazie all'uso del machine learning, sta sviluppando un nuovo e innovativo modulo per la sua soluzione ODATiO WMS/TMS, che permette anche di definire i KPI necessari per gestire il magazzino.

Circuito EIOM