Labelling automatico di anomalie su serie storiche IoT

08 set - Imola
Sacmi

Obiettivi formativi del tirocinio

Nell’ambito dell’Industria 4.0, i macchinari industriali generano grandi quantità di dati tramite sensori e dispositivi IoT. La tesi si propone di sviluppare una suite di strumenti automatici per analizzare questi dati e identificare eventi significativi, superando la difficoltà legata all’assenza di informazioni contestuali nei dati storici.

Attività del progetto

Le attività previste includono

- Studio dei dati IoT generati da macchinari industriali
- Progettazione di algoritmi per l’identificazione automatica di eventi
- Sviluppo e test di strumenti software per l’analisi
- Validazione su dataset reali o simulati

Istruzione e formazione La tesi è rivolta a studenti al secondo anno della laurea magistrale in Data Science o di corsi di laurea STEM. Sono richieste competenze in analisi dati,



programmazione e machine learning.

Sede: Imola (BO), con la possibilità di svolgere parte delle attività in smart working, in accordo con il tutor aziendale.

Chi siamo

SACMI è un gruppo internazionale leader nelle tecnologie per ceramica, metalli, packaging, food & beverage, plastica e materiali avanzati. Con oltre 70 società in 25 Paesi, unisce innovazione globale e radicamento locale. In SACMI troverai:

- Atmosfera di lavoro dinamico, creativo e orientato ai risultati
- SACMI Academy: formazione continua e sviluppo professionale
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