Affidabilità
Facciamo accadere le cose.
Condivisione
Si cresce insieme.
Impegno
Un accordo è un vincolo da onorare.
Onestà
Per raggiungere i traguardi desiderati si può essere giusti.
Responsabilità
Ci assumiamo i rischi, li valutiamo e decidiamo.
Riservatezza
Rispettiamo i confini delle competenze e ci muoviamo nell’ambito di quel che ci è permesso.
Rispetto per le persone
Viviamo insieme, in armonia.
Affidabilità
Facciamo accadere le cose.
Condivisione
Si cresce insieme.
Impegno
Un accordo è un vincolo da onorare.
Onestà
Per raggiungere i traguardi desiderati si può essere giusti.
Responsabilità
Ci assumiamo i rischi, li valutiamo e decidiamo.
Riservatezza
Rispettiamo i confini delle competenze e ci muoviamo nell’ambito di quel che ci è permesso.
Rispetto per le persone
Viviamo insieme, in armonia.
Il nostro ciclo di lavoro
I dati vengono esplorati nel loro insieme, per riconoscere quali possano essere i parametri significativi e incisivi sul processo produttivo dell’impianto e del sistema in esame. Per questo motivo, si studiano grafici e modelli quali: boxplot, ANOVA, PCA, Cluster Analysis, t-SNE.
Costruzione e validazione di modelli di ML e AI, specifici a seconda dei task da affrontare (classificazione, regressione, manutenzione predittiva, controllo di processo, process scheduling, ecc.).
Messa in funzione in impianto dei modelli sviluppati e validati. Una volta costruiti, i modelli saranno in grado di predire gli output di interesse in autonomia sui dati in tempo reale, e di adattarsi nel tempo ai nuovi dati che verranno raccolti ed elaborati.
Costruzione di dashboard sviluppate ad hoc (core business di DataBloom) per la visualizzazione, in modo semplice e user-friendly, dei modelli costruiti e dei processi in esame.