Imane Eddri
Machine Learning e Intelligenza Artificiale nel mondo Manifatturiero Il Caso: KIWI Data Science & Microsoft.
Rel. Alessandro Chiaraviglio. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Della Produzione Industriale E Dell'Innovazione Tecnologica, 2020
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- Tesi
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Abstract: |
Grazie al mio lavoro che svolgo quotidianamente in Microsoft, ho avuto la possibilità di interfacciarmi con alcune realtà manifatturiere italiane a livello nazionale ed internazionale. L’idea di creare una tesi di laurea magistrale sull’ambito manifatturiero nell’era della tecnologia avanzata è nata dalla possibilità di collaborare e aiutare le realtà aziendali italiane nel loro processo di miglioramento continuo in ambito produttivo grazie all’investimento che ne deriva in ambito industry 4.0 e IoT. Dal punto di vista informativo mi sono interfacciata con tecnologie di altro spessore come: la piattaforma Microsoft Azure, i visori Microsoft Hololens e i dispositivi Microsoft Surface che mi hanno permesso di interagire e far interagire i clienti soltanto immaginando e visualizzando i miglioramenti apportati nelle loro realtà aziendali. Come parte integrante del mio elaborato finale vi è lo use case basato su una realtà italiana: KIWI Data Science, startup focalizzata su AI, Machine Learning e Big Data che ha potuto migliorare in maniera efficace e persuasiva l’impatto produttivo di una realtà aziendale italiana, per privacy idealmente chiamata AcquaMel SpA. Ho avuto l’onore di incontrare KIWI Data Science grazie alla loro partecipazione a uno dei convegni di Microsoft organizzati in ambito manufacturing 4.0 che mi ha permesso di colvitare un’interesse concreto per la Business Intelligence, Machine Learning e il Deep Learning abbinati in industria manifatturiera |
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Relatori: | Alessandro Chiaraviglio |
Anno accademico: | 2019/20 |
Tipo di pubblicazione: | Elettronica |
Numero di pagine: | 102 |
Soggetti: | |
Corso di laurea: | Corso di laurea magistrale in Ingegneria Della Produzione Industriale E Dell'Innovazione Tecnologica |
Classe di laurea: | Nuovo ordinamento > Laurea magistrale > LM-33 - INGEGNERIA MECCANICA |
Ente in cotutela: | Athlone Institute of Technology (IRLANDA) |
Aziende collaboratrici: | Microsoft Srl |
URI: | http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/13667 |
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