Industria 4.0, ML e AI

Collaboriamo con le aziende per sviluppare ed ottimizzare la trasformazione digitale in modo veloce, flessibile e sicuro. Sviluppiamo algoritmi di Machine Learning, Artificial Intelligence e Data Management per sistemi IoT per ottimizzare le attività a livello di produzione e di business.

Algoritmi ML/AI per Industry 4.0

La nostra comprovata esperienza nel campo dell’Intelligenza Artificiale e dello sviluppo di algoritmi di Machine Learning è a disposizione dell’industria per applicare quel cambiamento tecnologico che diventa abilitatore chiave per le priorità strategiche di un’azienda.

Simulazioni e Digital Twins

Realizziamo sistemi di digital twin per la rappresentazione digitale di processi, sistemi e oggetti dove poter testare, simulare e modellare il comportamento degli asset industriali in formato digitale all’interno di ambienti virtuali.

Sistemi di predictive maintenance

Siamo in grado di realizzare sistemi e modelli di manutenzione predittiva applicati nell’Industry 4.0, con i quali è possibile determinare anticipatamente le situazioni critiche ed i malfunzionamenti degli strumenti di produzione aziendale e degli asset, con la conseguente possibilità di risparmi notevoli.

Data management per sistemi IoT

Abbiamo esperienza nella realizzazione di infrastrutture hardware e software per la gestione dei BigData. Queste soluzioni consentono di utilizzare i dati dei sistemi IoT con modelli di AI e di apprendimento automatico al fine di trasformare i dati grezzi in informazioni ad alto valore aggiunto per l’azienda.

Machine Learning Operations (MLOps)

Portare in produzione un modello di Machine Learning integrandolo nei processi aziendali esistenti è uno dei primi ostacoli all’adozione di nuove tecnologie nel campo dell’Intelligenza Artificiale.

Per risolvere questo problema abbiamo creato Panama, un prodotto che utilizza la nostra esperienza in ambito DevOps per facilitare il deployment in produzione di progetti Machine Learning. Panama è un ambiente di sviluppo integrato per gestire in maniera unica le diverse esigenze che arrivano dai vari profili professionali (ML engineers, Data Scientists, Data Engineers) coinvolti in un progetto completo di tutte le sue fasi: design, training e testing, deployment.

Il deployment in produzione può quindi avvenire in modo estremamente rapido con notevoli vantaggi per l’adozione dei modelli di Machine Learning e Artificial Intelligence in ambito produttivo, garantendo un ritorno dell’investimento che vada oltre il semplice PoC (Proof of Concept).