Labelling automatico di anomalie su serie storiche IoT

27 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 lavoro da remoto, 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

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