Omar Burzio
Machine Learning per la qualità nell'industria 4.0 = Machine Learning for quality in industry 4.0.
Rel. Paolo Garza. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Informatica (Computer Engineering), 2022
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Abstract
L’utilizzo di tecnologie Cloud Computing per abilitare la raccolta in tempo reale dei dati di produzione e la loro analisi tramite Big Data, così come l’uso di tecnologie intelligenti come il Machine Learning e l’Intelligenza Artificiale, sta cambiando il modo con cui i produttori e i fornitori parlano di Qualità. Nonostante i recenti progressi, il ritardo è ancora importante per molte aziende italiane, dove parlare di Quality 4.0 appare ancora una scelta azzardata, ma dove le basi per uno sviluppo in questa direzione si possono chiaramente intravedere. La realtà produttiva torinese di SEWS-CABIND rappresenta un business case esemplare, dove lo studio qualitativo di uno dei processi produttivi core ha reso possibile constatare lo status quo, per poi identificarne gli auspicabili sviluppi futuri.
L’obiettivo è stato dimostrare che attraverso l’adozione di tecniche di Machine Learning e Deep Learning è possibile ottimizzare il processo di controllo qualità effettuato giornalmente negli stabilimenti SEWS-CABIND sulla produzione di cablaggi con saldatura ad ultrasuoni
Relatori
Anno Accademico
Tipo di pubblicazione
Numero di pagine
Corso di laurea
Classe di laurea
Aziende collaboratrici
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