Digital Twin Machine Learning Industry 5.0 IRS: mission & vision (In lingua inglese)
Machine learning
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Articoli e news su Machine learning
La Manutenzione predittiva Machine Learning nella manutenzione predittiva L'importanza del software
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.
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.
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.
In vista della mostra convegno SAVE in programma il prossimo 16 e 17 ottobre alla Fiera di Verona, riferimento per i professionisti dell'Automazione Industriale, Strumentazione e Sensori, Industria 4.0, abbiamo fatto una chiacchierata con Tommaso Caramaschi - Vision Technology Consultant di Ocno.
Intelligenza Artificiale - Panoramica Machine Learning Applicazione aziendale per la diagnostica intelligente delle valvole. Applicazioni IA per l'Industria 4.0 - Case Study: perdita di metano Conclusioni
(in lingua inglese) - Introduction: HVAC Control; Objective and Workflow: Design and implementation of a DRL agent for temperature control in a medium-sized building - Case Study - Reinforcement Learning Agent - RL Control Strategies - Robustness Analysis - Conclusions and Future Developments
- Principali fonti di inquinamento - Automazione come risposta - Le tecnologie a disposizione - Electrical and Mechanical Equipment Co., Ltd. (Cina) - Machine Learning integrato nel sistema di automazione - Casi applicativi: Refine Finishing (Danimarca) - Machine Vision: focus illuminazione - Casi applicativi: Bennet (Italia) - Casi applicativi: Germania
Software di analisi predittiva per l'industria di processo tramite la combinazione di Machine Learning (Intelligenza Artificiale) e Human Domain Knowledge (Intelligenza Umana)
Gli ultimi webinar su Machine learning
- 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
(PDF in lingua inglese) Machine Learning, Artificial Intelligence, and Data: obstacles and potentialities for today's and tomorrow's maintenance.
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.
L'ultima guida in partnership con SAVE
Altri contenuti su Machine learning
- 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
Industria 5.0 VS industria 4.0 Il metodo LEAS W2W MANUFACTURING Da machine learning a LEAS grow hub 5.0
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
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, 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.
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.
Per riciclo dei rifiuti si intende l'insieme di metodologie messe in atto per recuperare materiali utili dai rifiuti, garantendo così il riutilizzo del materiale di riciclo. Il riciclo permette una maggiore sostenibilità al ciclo di produzione dei materiali, riduce l'impiego di materie prime, l'utilizzo di energia e l'emissione di gas serra. I materiali riciclabili includono tutti i rifiuti che possono essere riutilizzati per produrre nuovi oggetti uguali allo scarto (vetro, carta) oppure utilizzati per produrre nuovi materiali (legno, tessuti).
Abbiamo sentito parlare spesso di intelligenza artificiale, machine learning e deep learning ma siamo davvero sicuri di conoscerne la differenza? In quali rapporti si trovano queste tre tecnologie?
Insight Partners si unisce a Saudi Aramco Energy Ventures, Altira Group, Chevron Technology Ventures, Cisco Investments e Second Avenue Partners per finanziare l'espansione dei prodotti Seeq e la sua crescita sul mercato. Seeq Corporation, società leader nel software analytics per il settore manifatturiero e Industrial Internet of Things (IIoT), ha annunciato di aver chiuso il suo round di finanziamento Series C da 50 milioni di dollari capitanato dalla società di venture capital e private equity globale Insight Partners. Il nuovo round ha visto la partecipazione degli investitori già presenti nell´azionariato, Saudi Aramco Energy Ventures, Altira Group, Chevron Technology Ventures, Cisco Investments e Second Avenue Partners. Questo round porta il finanziamento totale di Seeq dalla sua nascita a circa 115 milioni di dollari. Seeq consente a ingegneri e tecnici specialisti dei processi produttivi di analizzare rapidamente dati e tendenze, collaborare e condividere le informazioni utili per migliorare i risultati delle linee di produzione. I clienti Seeq includono aziende che operano nell´l'industria petrolifera e del gas, farmaceutica, chimica, energetica, mineraria, alimentare e delle bevande e altre industrie di processo. Questo nuovo round di finanziamento accelererà l'espansione delle attività di sviluppo di nuovi prodotti di Seeq, la crescita della sua organizzazione commerciale e l´ampliamento delle attività di marketing, che aiuteranno ad aumentare la sua presenza sui mercati internazionali. "Siamo lieti di chiudere il nostro round di finanziamento Series C con il supporto di Insight Partners per potenziare le nostre attività e consentire alle aziende di produzione di poter prendere decisioni basate sui dati", afferma Steve Sliwa, CEO e co-fondatore di Seeq". "Sfruttando i big data, l'apprendimento automatico (machine learning) e le innovazioni più recenti in campo informatico, le soluzioni software sviluppate da Seeq permettono di ricavare una ricca serie di informazioni approfondite sui processi aziendali.>>
Termostati connessi, gestione dei carichi, smart speaker, elettrodomestici sono alcune delle tecnologie che trasformano l'abitazione in Smart Home. Smart Home ossia "casa intelligente". L'espressione di origine inglese è ormai divenuta parte integrante della nostro linguaggio quotidiano, andando a sostituire la parola "domotica", di cui la Smart Home può essere considerata a pieno titolo come la naturale evoluzione. L'ulteriore sviluppo affonda le proprie radici nel cosiddetto Internet of Things o IoT. Le tecnologie intelligenti che hanno iniziato a popolare le abitazioni sono difatti veri e propri oggetti connessi che, tramite Wi-Fi, sfruttano la rete Internet domestica oltre a specifiche App, al fine di offrire una serie di funzionalità, per l'appunto "intelligenti", a dispositivi abitualmente utilizzati nella vita di ogni giorno: dai termostati fino alle semplici lampadine. I dispositivi di uso comune acquisiscono quindi una marcia in più, assicurando agli utilizzatori alcuni vantaggi precedentemente impensabili che permettono di migliorare la vivibilità all'interno delle case. I DISPOSITIVI CONNESSI PER LA SMART HOME L'Internet of Things per la casa coinvolge numerosi aspetti della vita domestica, garantendo benefici di vario genere, che spaziano dal comfort al risparmio energetico. Il ventaglio di apparecchi disponibili per la Smart Home include: - Dispositivi per la gestione del comfort e dei consumi; - Sistemi di illuminazione; - Impianti destinati alla sicurezza, tra cui serrature intelligenti, apparecchi di videocitofonia e sistemi di videosorveglianza; - Automazioni; - Elettrodomestici come lavastoviglie, lavatrici, forni a microonde ma anche tagliaerba automatici. Gran parte di questi dispositivi sono gestibili non solo attraverso specifiche App dedicate ma anche mediante comandi vocali impartibili grazie agli Smart Speaker, come Google Home e Alexa, veri e propri aiutanti digitali basati sull'Intelligenza Artificiale e sulla Machine Learning. Ma quali benefici si possono trarre dalle tecnologie che rendono la casa intelligente? Analizziamo i più significativi. CONTROLLO DEI CONSUMI ELETTRICI Risparmiare energia non significa solo tagliare i costi in bolletta, con un evidente vantaggio per il bilancio domestico. Tenere sotto controlli i consumi elettrici è un obiettivo a cui tutti noi dovremmo aspirare in considerazione delle implicazioni ambientali che ciò comporta. Risparmiare energia ci consente infatti di contribuire ad abbattere le sovra-emissioni di gas serra in atmosfera, con le conseguenze positive che ne scaturiscono nella lotta contro il riscaldamento globale, una delle emergenze più pressanti dell'epoca attuale. AMBIENTI DIVERSI, TEMPERATURE DIVERSE Sbalzi di temperatura e umidità sono tra i nemici numero uno del comfort all'interno delle mura domestiche. Grazie alle tecnologie Smart Home e ai termostati connessi, è possibile intervenire con efficacia su questi fenomeni che compromettono il grado di benessere percepito nelle case. Tra le diverse funzionalità, i termostati connessi permettono non solo di regolare la temperatura presente nei vari ambienti domestici, ma anche di tenere sotto controllo il livello di umidità.