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Migliorare i Processi Produttivi attraverso l'Intelligenza Artificiale e il Machine Learning: Uno Studio di Caso su Stellantis nell'Industria 4.0
Parole chiave DATA ANALYSIS, INDUSTRY 4.0, MACHINE LEARNING, AI, MACHINE LEARNING
Riferimenti DANILO GIORDANO, MARCO MELLIA
Gruppi di ricerca DAUIN - GR-04 - DATABASE AND DATA MINING GROUP - DBDM, SmartData@PoliTO
Tipo tesi INDUSTRIALE, RICERCA APPLICATA
Descrizione La digitalizzazione dell'industria ha dato vita a una nuova era industriale nota come Industria 4.0. In quest'ambito, le macchine hanno acquisito intelligenza e la capacitā di raccogliere vasti volumi di dati. Questi dati sono fondamentali per condurre analisi basate sui dati, sfruttando l'Intelligenza Artificiale e il Machine Learning, al fine di comprendere e ottimizzare le linee di produzione.
Stellantis, leader globale nella produzione di veicoli, ha implementato macchinari in grado di monitorare il funzionamento delle proprie macchine e dei processi impiegati nella lavorazione delle scocche automobilistiche.
La finalitā di questa tesi č l'analisi di questi dati al fine di identificare pattern operativi per raggruppare comportamenti simili delle macchine e individuare eventuali anomalie nelle loro prestazioni. L'obiettivo principale consiste nello sviluppare metodologie basate sull'Intelligenza Artificiale e il Machine Learning, che consentano di ampliare la comprensione dei processi produttivi.
La tesi farā parte di una partnership industriale con Stellantis S.p.A., industria leader nella produzione di autoveicoli e verrā effettuata in collaborazione con il centro interdipartimentale SmartData@PoliTO.
Conoscenze richieste Python e librerie per la data science
Scadenza validita proposta 30/08/2024
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