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Dall'analisi dei dati al Machine Learning, utilizzi e vantaggi delle tecnologie predittive
Mario Moschera - Weidmuller
Sommario
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.
Introduzione all'Internet of Things e alle sue opportunità.
- Cosa intendiamo per Machine learning
Machine Learning:
"Machine Learning is the] field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed."
The goal of Machine Learning is never to make "perfect" guesses, because it deals in domains where there is
no such thing (statistic). The goal is to make guesses that are good enough to be useful.
Sono modelli predittivi che necessitano di addestramento per il calcolo dei parametri da utilizzare nel modello
matematico durante il funzionamento.
Per l'addestramento vengono utilizzati set di dati di riferimento, appositamente preparati per lo scopo.
Per applicazioni nell'industria, si tratta quindi di raccogliere dati ed elaborarli con metodologie matematiche che
generano informazioni utili per perseguire gli obiettivi prefissati
, Vantaggi della Tecnologia Machine Learning:
Identificazione anomalie più performante e affidabile
- La manutenzione predittiva e la minimizzazione dei costi totali di manutenzione.
Questo perché permette di utilizzare la macchina e i suoi componenti al massimo delle sue possibilità, evitando la rottura dei componenti.
- Applicazioni e Use Cases
- Cosa è necessario avere per sviluppare una applicazione di industrial analytics
- Cosa intendiamo per Machine learning
Machine Learning:
"Machine Learning is the] field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed."
The goal of Machine Learning is never to make "perfect" guesses, because it deals in domains where there is
no such thing (statistic). The goal is to make guesses that are good enough to be useful.
Sono modelli predittivi che necessitano di addestramento per il calcolo dei parametri da utilizzare nel modello
matematico durante il funzionamento.
Per l'addestramento vengono utilizzati set di dati di riferimento, appositamente preparati per lo scopo.
Per applicazioni nell'industria, si tratta quindi di raccogliere dati ed elaborarli con metodologie matematiche che
generano informazioni utili per perseguire gli obiettivi prefissati
, Vantaggi della Tecnologia Machine Learning:
Identificazione anomalie più performante e affidabile
- La manutenzione predittiva e la minimizzazione dei costi totali di manutenzione.
Questo perché permette di utilizzare la macchina e i suoi componenti al massimo delle sue possibilità, evitando la rottura dei componenti.
- Applicazioni e Use Cases
- Cosa è necessario avere per sviluppare una applicazione di industrial analytics
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Fonte: mcT Oil & Gas novembre 2022 workshop
Mercati: Chimica, Petrolchimica, Plastica, Industria di Processo, Industria manifatturiera, Manutenzione industriale
Parole chiave: Analisi dati, Machine learning
