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Big Data & Internet of Things

IoT e BigData sono considerate due delle tecnologie cardine per l’industria 4.0 in quanto figlie del concetto di “Cyber Physical Convergence”. Grazie a quest’ultimo abbiamo l’opportunità di far interagire gli oggetti con il cyberspazio tramite dispositivi sensori con dispositivi aventi capacità di calcolo e comunicazione, al fine di generare enormi moli di dati che verranno poi elaborati per ottimizzare i processi produttivi in un continuo scambio fra le due dimensioni.

L’IoT sfrutta la miniaturizzazione delle tecnologie di sensing e di comunicazione wireless che consente di includere, ormai in quasi qualunque oggetto fisico, dispositivi (sistemi embedded) per la raccolta di informazioni.

Deep Learning e dataset sintetici

Deep Learning e dataset sintetici

Come affrontare la mancanza di dati In applicazioni come Industria 4.0, non sempre i dati disponibili rispondono alle necessità delle strutture algoritmiche complesse, né riportano labeling corretti. Ecco perché si ricorre a dati sintetici, per sopperire a tutte...

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Big Data _ Internet Of Things

Elementi chiave

P

Pervasività dei sistemi embedded

Grazie ad essi ogni oggetto fisico ha (o può avere) la capacità di generare dati sul suo stato e sullo stato dell’ambiente che lo circonda.

P

Pervasività delle reti

La disponibilità di reti wireless pervasive permette di raccogliere dati e di connettere qualunque oggetto fisico a Internet.

P

Pervasività dei dispositivi personali collegati alla rete

I dispositivi personali degli utenti possono anch’essi generare dati, comunicarli su internet e ricevere comandi da remoto.

Ultime novità sull’Industria 4.0

Big Data

Cyber physical system

Nel mondo cyber, le tecnologie Big Data permettono di analizzare i dati raccolti estraendone conoscenza.

Technology

Deep Learning con LSTM per la manutenzione predittiva

La manutenzione predittiva consente alle aziende di anticipare il deterioramento dei macchinari durante lo svolgimento dei processi industriali e intervenire in modo da non dover interrompere improvvisamente le linee produttive.

Strategy

Un algoritmo genetico a due fasi per un nuovo FJSP: applicazione reale in campo industriale.

Lo scheduling dei processi produttivi è uno dei compiti più critici della produzione ed è stato ampiamente studiato dalla comunità scientifica. La questione va oltre il puro interesse accademico.

Event

PerformIA

Fondazione Franco Zeffirelli
Piazza San Firenze, 5 – Firenze