Giancarlo NOTA | Progetti

Il progetto affronta il problema della manutenzione predittiva delle macchine utensili industriali. Utilizzando algoritmi efficienti di text mining, analizziamo i file di log generati dalle macchine stesse o da strumenti ad esse collegati che emettono messaggi testuali. L'obiettivo principale della ricerca è progettare e rilasciare una versione stabile del sistema di text mining, che attualmente s

La ricerca è incentrata sul problema della manutenzione predittiva delle macchine utensili industriali, che si affronta analizzando, tramite algoritmi efficienti di text mining, i files di log emessi dalle macchine stesse o da strumenti ad esse collegati. Una sperimentazione preliminare è stata già condotta con successo (e pubblicata su rivista scientifica) su un limitato numero di messaggi di log

Nell'ultimo decennio l'impatto dei rischi informatici è cresciuto notevolmente, facendo sì che la gestione del 'cyber risk' divenisse un'attività necessaria al fine di garantire la normale operatività delle aziende. Infatti, se da un lato, le aziende, anche medio-piccole, sono sempre più 'incoraggiate' a raccogliere tutte le opportunità di business che derivano dall'adozione delle nuove tecnologie

La presente proposta di ricerca descrive il secondo anno di attività di un progetto triennale finalizzato a studiare una piattaforma software per la realizzazione di un insieme di Lean Apps per l'Industria 4.0. Nel primo anno della ricerca è stato studiato un modello di sistema cyber-fisico per la realizzazione di sistemi basati su tecnologie IoT (Internet of Things) e IoS (Internet of Services).

Si vuole qui dare un contributo alla manutenzione predittiva di macchine utensili industriali, tramite un sistema software che effettua analisi di files di log con algoritmi di text mining. Una prima sperimentazione è stata già condotta con successo (e pubblicata su rivista scientifica) con un prototipo del sistema su un limitato numero di messaggi di log (300.000 messaggi raccolti in 7 giorni) di