Machine learning per l’analisi di flussi dati di processo in ambiente siderurgico
Azienda Ergolines Lab srl
Provider tecnologici AINDO Srl
Tecnologie utilizzate Analisi dei dati Intelligenza Artificiale Internet of Things Ottimizzazione
Identificazione di algoritmi di machine learning per l’analisi di flussi dati di processo in ambiente siderurgico
Il progetto
La soluzione di Ergolines, realizzata in collaborazione con AINDO e con il supporto di IP4FVG, risponde alla necessità di analizzare in tempo reale i flussi di dati provenienti dai sensori a ultrasuoni installati su impianti in ambiente siderurgico.
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Risultati e sviluppi futuri
Assieme alla startup innovativa AINDO, il progetto ha portato all’identificazione di un set di algoritmi di machine learning per l’analisi dei dati di processo registrati dai macchinari per la colata continua dell’acciaio. Grazie a questi algoritmi, basati sull’utilizzo di reti neurali, si apre la possibilità per l’azienda di effettuare attività di analisi predittiva e di pronto riscontro di anomalie di processo.
Si tratta di un progetto altamente innovativo per il settore siderurgico che potrà portare l’azienda a guadagnare una leadership tecnica di frontiera nei confronti degli attuali concorrenti.
