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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).
Machine learning
Articoli, News, PDF, Prodotti, Webinar su Machine learning.
Articoli e news su Machine learning
Digital Twin Machine Learning Industry 5.0 IRS: mission & vision (In lingua inglese)
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
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
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 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.>>
