Machine Learning e Industry 4.0, la nuova predictive maintenance

Anticipare le anomalie ed agire in tempo reale prima che si verifichino

Quanto le strategie manutentive incidono sull’efficienza totale della fabbrica, come incrementarla e come ridurre i costi dovuti ai fermi macchina.

Se si potesse approntare un modello statistico basato sul Machine Learning per studiare le eventuali anomalie ed infine utilizzare quel modello con i dati sensoristici in tempo reale per predire l’anomalia stessa?

Il webinar vi darà un quadro delle attuali strategie e di come poter anticipare le anomalie usando il Machine Learning, in più sarà portato un caso reale e come TIBCO Software ha aiutato un produttore a risparmiare il 10% sui costi di manutenzione.

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A cura di

Alessandro Chimera

Industry Consultant at TIBCO Software Inc.

Massimiliano Cassinelli

Direttore scientifico di BitMAT

BitMAT Edizioni

BitMAT Edizioni è una casa editrice che ha sede a Milano con una copertura a 360° per quanto riguarda la comunicazione online ed offline rivolta agli specialisti dell’lnformation & Communication Technology.

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