L’obbiettivo è predire la produttività di una macchina per il packaging di prodotti deperibili (latte, succo d’arancia) per consentire un service ottimizzato e maggior sostenibilità.
Adozione di archittetture Internet delle Cose e di tecniche di Deep Learning per la predizione degli indicatori di produttività.
L’attività di ricerca ha portato alla pubblicazione di un paper su rivista scientifica:
L. Brunelli, C. Masiero, D. Tosato, A. Beghi, G.A. Susto. Deep Learning-based Production Forecasting in Manufacturing: a Packaging Equipment Case Study. Procedia Manufacturing, 2019.
Partner Electrolux; Statwolf Data Science; Università degli Studi di Padova