TRASFORMAZIONE DIGITALE

TRASFORMAZIONE DIGITALE

Il coraggio della nostra strategia ci consente di trasformarci

Esiste una indecifrabile quantità di dati che possono essere analizzati e gestiti per poter migliorare, ottimizzare e automatizzare i processi produttivi e distributivi. I carichi di lavoro e le possibilità di errore aiutano e incoraggiano i cambiamenti futuri. Unificare e gestire grandi quantità di dati è la chiave per l'efficacia della prossima generazione di applicazioni di e-commerce, tracciatura, rilevamento delle frodi, catena di fornitura e logistica.

BIG DATA

Esiste un'architettura complessa nei settori farmaceutico, alimentare e delle bevande. Esistono anche diversi livelli per l'interfaccia automatizzata tra società e sistemi di controllo: dispositivi, macchinari, linee di produzione, autorità governative, diversi fornitori (proprietari di marchi, CMO, subfornitori, riconfezionatori), magazzino, distributori all'ingrosso e logistica.



La pale necessità per questi settori è un ecosistema software progettato per gestire l'enorme archiviazione dei dati di serializzazione e il flusso di informazioni al fine di garantire:


 

  • Massima sicurezza dei dati
  • Flessibilità per diversi requisiti di comunicazione
  • Tempi di inattività minimi per aggiornamenti di software e aggiornamenti di patch
  • Un punto di connessione unico per consentire l'interfaccia con diversi attori, soluzioni software e hardware

 

Il “Deep Learning” del “Machine Learning” si ispira alle reti neurali e può scoprire livelli di dati nascosti per identificare schemi complessi. Le reti neurali artificiali (ANN) sono modelli influenzati dalle reti neurali biologiche. Per esempio: il sistema nervoso centrale delle creature viventi e in particolare il cervello. È molto utile quindi comprendere i dati, fare previsioni e suggerire azioni consigliate per l'interpretazione di dati non strutturati o molti altri comportamenti intelligenti senza esplicite istruzioni umane.

L'effetto combinato dell'apprendimento automatico partendo da dati, immagini, esempi, testi, ecc., insieme ai sofisticati modelli di apprendimento e all'elevata capacità di calcolo, ha offerto grandi opportunità di progresso.

Machine e Deep Learning

Machine e Deep Learning

Il “Deep Learning” del “Machine Learning” si ispira alle reti neurali e può scoprire livelli di dati nascosti per identificare schemi complessi. Le reti neurali artificiali (ANN) sono modelli influenzati dalle reti neurali biologiche. Per esempio: il sistema nervoso centrale delle creature viventi e in particolare il cervello. È molto utile quindi comprendere i dati, fare previsioni e suggerire azioni consigliate per l'interpretazione di dati non strutturati o molti altri comportamenti intelligenti senza esplicite istruzioni umane.

L'effetto combinato dell'apprendimento automatico partendo da dati, immagini, esempi, testi, ecc., insieme ai sofisticati modelli di apprendimento e all'elevata capacità di calcolo, ha offerto grandi opportunità di progresso.

Nello specifico, nella visione artificiale, il deep learning viene implementato principalmente attraverso le cosiddette "reti neurali convoluzionali" (CNN). LE CNN apprendono sempre più rappresentazioni astratte dei dati immessi in ciascuna fase (convoluzione). Nel caso del riconoscimento di oggetti, una CNN potrebbe iniziare con dati pixel grezzi, quindi apprendere caratteristiche altamente discriminatorie come i bordi, seguite da forme semplici, forme complesse, motivi e trame.



Il Deep Learning offre
numerosi benefici:


 

  • Tempo ridotto per il mercato              
  • Minima complessità meccanica, che implica una riduzione dei costi di produzione e manutenzione
  • Maggiore capacità di automatizzare le produzioni in cui l'intervento umano è ancora necessario           
  • Più rapida riconfigurazione delle macchina per nuovi prodotti

 

CLOUD COMPUTING

Le connessioni al cloud e ai servizi di analisi sono in crescita. La tendenza principale è l'hybrid cloud, che offre la possibilità di connettere un ambiente privato con uno o più sistemi di cloud pubblico, per garantire una maggiore flessibilità, ottimizzazione dei costi e soprattutto un'adeguata gestione dei requisiti legali in termini di privacy e riservatezza dei dati. Si assiste anche un crescente interesse per l'Edge Computing, un'architettura con risorse distribuite che supporta le risorse cloud centralizzate avvicinando l'elaborazione e l'analisi specifiche al luogo in cui le informazioni sono realmente raccolte (ad esempio dai sensori). In questo modo è possibile aumentare l'efficienza delle attività di raccolta e analisi evitando di spostare grandi quantità di dati tra la periferia e i sistemi locali o cloud.

Dal rilevamento degli oggetti, alla classificazione delle immagini, passando per l'OCR e la lettura ottica dei caratteri: sono molte le applicazioni dell' Intelligenza Artificiale. La nostra piattaforma industriale di Computer Vision si basa sulla tecnologia Deep Learning con l'obiettivo di superare gli approcci classici, ad esempio utilizzando la "formazione senza supervisione" per ridurre i costi di classificazione dei dati e i tempi di formazione e supportare la fase di formazione anche attraverso l'immensa potenza di calcolo disponibile oggi sul Cloud. Il sistema è progettato non solo per la visione artificiale, ma anche per l'analisi e la correlazione tra dati strutturati, ideale per manutenzione predittiva, deviazioni, anomalie, serie temporali, ecc.

-->