Abstract
La diffusione dei sistemi IoT e la sensorizzazione di impianti e macchinari porta alla generazione massiva di dati che rappresentano un enorme valore per le aziende che li possiedono. Il valore del dato grezzo è limitato ma cresce in funzione della loro elaborazione e sintesi mediante tecniche che possono essere genericamente ricomprese nell’area della data analysis (machine learning, data mining, analisi dati espolorativa, tecniche statistiche, ecc.). La quantità di dati su cui si opera rende necessario l’impiego delle cosiddette tecnologie dei Big Data. Obiettivo del progetto di formazione e di ricerca è quello di studiare l’applicazione di tali tecnologie ai contesti pratici emergenti dal settore industriale e agricolo. La produzione di dati e la sensorizzazione degli impianti è infatti trasversale ai settori industriali. Più nel dettaglio sono fattori di elementi di ricerca e innovazione: Dal punto di vista tecnico e tecnologico: Lo studio di tecniche di machine learning innovative e adatte agli specifici problemi che emergono nei contesti industriali ed agricoli anche in funzione della disponibilità di nuovi tipi di dati e di sensori. Lo studio di nuovi algoritmi di Data Analysis ottimizzati per l’esecuzione su piattaforme Big Data. Lo studio di come tecniche note in settori più avanzati possano essere adattate e riutilizzate in altri settori (cross fertilization). Lo studio e il monitoraggio delle piattaforme per i big data, l’analisi della maturità delle soluzioni e di come queste possano essere combinate in modo proficuo. Dal punto di vista economico, metodologico e di impatto nel sistema azienda: Messa a punto di metodologie per la valutazione della economicità e della fattibilità di un progetto di Big Data Analytics. L’identificazione delle “killer application” è oggi una dei principali quesiti che le aziende ci pongono Studio degli impatti a livello di processo. Si evidenziano infatti percorsi di crescita similari in ambienti con livelli di maturità diversi (es. l’esperienza maturata in ambiti industriali avanzati tecnologicamente può essere sfruttata in ambito agricolo).
Dettagli del progetto
Responsabile scientifico: Matteo Golfarelli
Strutture Unibo coinvolte:
Dipartimento di Informatica - Scienza e Ingegneria
Coordinatore:
ALMA MATER STUDIORUM - Università di Bologna(Italy)
Partner:
RI.NOVA Soc. Coop.
(Italy)
ONIT S.p.A.
(Italy)
OPTIT S.r.l.
(Italy)
Vem Sistemi S.P.A.
(Italy)
Contributo totale di progetto: Euro (EUR) 86.743,44
Durata del progetto in mesi: 36
