Labelling automatico di anomalie su serie storiche IoT

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
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