Innovazione nel settore meccatronico con MATLAB e Simulink: sfruttare dati e modellazione virtuale
Panoramica
Durante questo evento, esploreremo come l'analisi dei dati e la modellazione virtuale con MATLAB e Simulink siano essenziali per accelerare l'innovazione e migliorare l'efficienza nei sistemi meccatronici. Approfondiremo come l'analisi avanzata dei dati possa ottimizzare le operazioni e come la modellazione virtuale permetta la simulazione e la validazione di progetti complessi, riducendo tempi di sviluppo e costi.
Presenteremo applicazioni pratiche nell'automazione industriale che dimostrano l'impatto dell'integrazione di dati e modelli virtuali, con casi d'uso in robotica, controllo dei processi e manutenzione predittiva. Inoltre, discuteremo strategie per il deployment degli algoritmi in ambienti enterprise, garantendo una transizione fluida dalla progettazione alla realizzazione operativa.
I partecipanti impareranno a sfruttare queste tecnologie per migliorare l'efficienza, ridurre i tempi di fermo e ottenere un vantaggio competitivo nel settore dell'automazione industriale.
Punti principali
- Rilevamento anomalie e monitoraggio
- Distribuzione di algoritmi e modelli in ambienti industriali e in sistemi enterprise
- Digital-Twin per la Manifattura Intelligente
Chi dovrebbe partecipare
Ingegneri e progettisti R&D interessati a esplorare soluzioni innovative per ottimizzare i processi di ricerca e sviluppo.
Manager e leader di progetto che desiderano comprendere come l'integrazione di Digital Twin e Intelligenza Artificiale possa apportare vantaggi nella gestione dell'intero ciclo di vita dei prodotti e aprire nuove opportunità di business.
Professionisti IT e data scientist interessati a implementare soluzioni di Intelligenza Artificiale nei loro progetti.
Informazioni sul relatore/sui relatori
Gianluca Carnielli è Application Engineer e in MathWorks dal 2019, e supporta i clienti nell’adozione della piattaforma MATLAB per lo sviluppo di applicazioni e algoritmi di analisi dati, focalizzandosi anche nell’inserimento degli stessi nei processi di sviluppo e ambienti di produzione. Prima di lavorare in MathWorks Gianluca ha conseguito gli studi di dottorato in fisica spaziale presso l’Imperial College London.
Feng He è un Application Engineer presso MathWorks, precedentemente ha lavorato in ambito industriale: 5 anni presso General Motors come Application Software and Algorithm Development Engineer, implementando il controllo termico di nuova generazione per i motori a combustione interna; 2 anni presso Plastic Omnium (Austria) implementando un flusso di lavoro Model Based Design per il controllo, simulazione e integrazione con l’hardware di un sistema fuel cell.
Possiede una Laurea Magistrale in Ingegneria dell' Automazione e Controllo dei Sistemi Complessi presso l'Università degli Studi di Catania.
Francesca Perino, Principal Application Engineer in MathWorks, si occupa principalmente delle tematiche tecnologiche di intelligenza artificiale. Ha esperienza in elaborazione dei dati off-line e real-time, nella progettazione e nello sviluppo di applicazioni software, nei big data per l'analisi predittiva su sistemi embedded ed enterprise. Prima di MathWorks, ha lavorato come ingegnere di ricerca e sviluppatore software. Ha conseguito una laurea in Fisica con specializzazione in Metodi Numerici e Statistica per la fisica dell’atmosfera presso l'Università di Torino.
Agenda
| Ora | Titolo |
8:30 – 9:00 |
Registrazione |
9:00 – 9:15 |
Introduzione all’evento |
9:15 – 9:45 |
Case Study cliente |
9:45 – 11:00 |
Anomaly detection e condition monitoring
|
11:00– 11:30 |
Pausa caffè e networking |
11:30 – 12:45 |
Digital-Twin per la Manifattura Intelligente
|
12.45 – 13.00 |
Q&A e conclusione |
13.00 |
Buffet |
