Manutenzione Predittiva con MATLAB

Luogo Sede Data di inizio Data di fine
Torino, Italia
Uffici MathWorks 31 mar 2020 - 09:00 31 mar 2020 - 12:30

Presentazione

La Manutenzione Predittiva sta guadagnando sempre più interesse grazie alle sue potenzialità di ridurre i tempi di inattività non pianificati e i costi di manutenzione in caso di rottura di apparecchiature industriali.

I partecipanti a questo evento, attraverso l’implementazione al PC di un caso pratico, avranno la possibilità di esaminare l’intero workflow per applicazioni di Manutenzione Predittiva, dall’acquisizione e processamento dei dati fino alla progettazione e all’implementazione di algoritmi su hardware dedicato e come applicazioni standalone o web. 

Punti principali

  • Lettura o generazione di dati di guasto
  • Analisi dei dati ed estrazione delle features
  • Sviluppo di un modello di machine learning
  • Generazione di codice C, e test in real-time
  • Stima della vita utile residua
  • Distribuzione di un algoritmo prognostico

Informazioni sul relatore/sui relatori

Gianfranco Fiore è Application Engineer in MathWorks dal 2019, e la sua attività è maggiormente incentrata su tematiche quali analisi di dati, sviluppo e distribuzione di algoritmi, Machine Learning e Manutenzione Predittiva.

Gianfranco ha conseguito una Laurea (M.Sc.) in Ingegneria dell’Automazione ed un Dottorato di Ricerca (Ph.D.) presso l’Università degli Studi di Napoli “Federico II”; ha poi lavorato come Ricercatore presso l’Università di Bristol (UK) e come consulente presso il dipartimento di Ricerca e Sviluppo di un’azienda leader nel settore elettrodomestici.

Agenda

Ora Titolo

8:30

Registrazione

9:00

Introduzione all’evento

9:15

Raccolta e preparazione dei dati

  • Import dei dati
  • Generazione di dati in simulazione
  • Processamento dei dati

9:50

Classificazione dei guasti e generazione di codice

  • Estrazione di feature
  • Selezione e training di un modello di Machine Learning
  • Generazione di codice e test

10:50

Pausa

11:00

Stima della vita utile residua

  • Panoramica su modelli di predizione
  • Sviluppo di un modello predittivo

12:00

Distribuire gli algoritmi

  • Applicativi standalone
  • Applicativi web

12:30

Chiusura lavori

12:45

Buffet

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