Deepclever

Deepclever

Deepclever è una piattaforma sviluppata da Polaris che ha l’obiettivo di apportare un supporto operativo reale nell’industria 4.0. L’impiego di uno strumento come Deepclever, basato su un sistema di intelligenza artificiale ed applicazioni smart di processi ed analisi, consente di portare i processi produttivi a un livello successivo, ottenendo maggiore flessibilità ed efficienza e aumentando così la qualità dei tuoi prodotti a fronte di una parallela riduzione dei costi.

Sono diverse le imprese industriali che si sono affidate a Polaris per introdurre un asset come Deepclever e trasformare qualitativamente gli standard di efficienza della propria Supply Chain. In queste realtà, Deepclever è riuscita nell’obiettivo di snellire e semplificare tutta la catena di fornitura, a partire dai rapporti di produzione con i produttori, fornitori e clienti, nonché nel costituire una nuova base di collaborazione e fiducia nel rapporto uomo-macchina.

S

Supporto al cambiamento

Deepclever è uno strumento che ti aiuterà a massimizzare l’efficienza e il valore dei tuoi investimenti IT selezionando le soluzioni digitali più adatte al tuo business.

V

Valorizza i tuoi dati

I tuoi dati saranno valorizzati grazie allo sviluppo di sistemi di interconnessione ed integrazione delle macchine ai sistemi informativi aziendali presenti.

V

Vantaggio competitivo

Grazie all’AI potrai prevenire, prevedere ed agire tempestivamente sulla base di scenari di supporto decisionale e trend strategici accurati.

T

Team di collaboratori

Janas, Evan, Chara, Tarita e Aurora. Ognuno di loro collabora con un elemento aziendale e gli fornisce gli strumenti necessari per ottenere la massima resa in ogni specifico asset gestionale.

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What we do

Introduciamo Deepclever in ogni azienda che richiede performance gestionali più accurate ed efficienti. L’ottimizzazione dei processi aziendali operata da Deepclever parte da un’analisi dei principali flussi di gestione, preventivi, stato dei materiali e dei prodotti. I suddetti flussi di gestione vengono sottoposti a una riorganizzazione governata dal sistema di Deepclever tramite AI e un software SaaS proprietario. Il risultato della procedura sono interi flussi di gestione che vengono ottimizzati tramite uno scheduler, compresi i processi end-to-end e i tempi macchina.

I collaboratori virtuali saranno il vostro supporto nell’elaborazione dell’upgrade gestionale operato da Deepclever. Janas aiuta il management nella schedulazione delle lavorazioni e la pianificazione degli acquisti, Evan collabora con gli operatori di produzione per la gestione delle lavorazioni in macchina, Chara collabora con management e responsabili di logistica per gestire magazzini e approvvigionamenti, Talita collabora con imprenditori e le direzioni aziendali nella gestione di budget, flussi di cassa e indicatori economico finanziari, mentre infine Aurora è il supporto intersezionale per le filiere industriali.

Insights

Technology

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

Una programmazione efficace delle operazioni riduce l’inventario del processo di lavoro con un impatto positivo sulle prestazioni.

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.

Artificial Intelligence

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Sviluppare la cultura digitale nelle imprese è il primo passo sulla strada della democratizzazione tecnologica, volta alla valorizzazione dell’uomo.

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Event

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Il festival dedicato alle espressioni di Intelligenza Artifiiciale

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Pre-processing di serie temporali: come preparare i dati del mondo IoT per poter sfruttare i modelli di machine learning?

Negli ultimi anni, l’espansione dell’Internet of Things (IoT) ha portato alla creazione di ecosistemi di dispositivi connessi tra loro ed in grado di raccogliere ed elaborare enormi quantità di dati in tempo reale.
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