SAS Forum Milan 2019

Anche quest’anno Interlem ha partecipato come sponsor al SAS Forum, l’appuntamento annuale organizzato da SAS
dedicato all’innovazione in azienda e agli Analytics in Italia, che si è tenuto lo scorso 4 giugno 2019.

A SAS Forum, Interlem era presente con un proprio Workshop Esclusivo organizzato all'interno dell'evento dove abbiamo mostrato come riusciamo ad analizzare tutti i passi del processo produttivo.

Per le aziende del settore Manifatturiero è di fondamentale importanza riuscire a determinare, in anticipo lungo tutto il processo produttivo, i fattori che possono portare potenziali criticità nella qualità dei manufatti prodotti.

Per migliorare ed ottimizzare il processo produttivo e per prevenire la non conformità di quanto prodotto, si richiede più di una semplice identificazione dei problemi. Occorre individuare dove questi si nascondono e per comprenderli dobbiamo essere capaci, in real-time, di analizzare e quindi valutare in maniera oggettiva un’enorme mole di dati.

Algoritmi Statistici e tecniche di Machine Learning applicati al settore Manifatturiero per il Quality Assurance ed il Predictive Maintenance

Durante SAS Forum abbiamo parlato di come riusciamo ad analizzare tutti i passi del processo produttivo affrontato due casi reali di implementazione.
Partendo dai dati rilevati in real-time direttamente dai macchinari di produzione, abbiamo mostrato come siamo in grado di elaborarli tramite algoritmi statistici e tecniche di Machine Learning ed individuare così la probabilità di risultati futuri.

I partecipanti hanno Scoperto:

  • Come il team di Data Scientist di Interlem è in grado di comprendere non solo ciò che è successo lungo tutto il processo produttivo ma anche e soprattutto di valutare ciò che accadrà nel futuro.
  • Come, attraverso una vasta gamma di strumenti (modelli statistici e predittivi), possiamo aiutare la tua azienda ad identificare e capire le correlazioni tra le variabili che determinano le variazioni significative del processo produttivo.
  • Come, grazie all'utilizzo di metodologie analitiche definite SPC/MSPC (Statistical Process Control/Multivariate Statistical Process Control) e di modelli per la Early Warning e la Predictive Maintenance, la tua azienda avrà le informazioni essenziali per migliorare i prodotti, ottimizzare il processo, ridurre i costi e i rischi relativi.
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