Analityka danych przemysłowych

Przemysł 4.0 wymusza na osobach wdrażających rozwiązania przemysłowe dostosowanie się do konieczności przetwarzania ogromu danych przesyłanych przez maszyny oraz systemy informatyczne. Przetwarzanie, analizowanie oraz wyciąganie wniosków z takiej ilości danych jest czasochłonne, wymaga dużej ilości zasobów, czasem wydaje się wręcz niemożliwe. W trakcie konferencji „Analityka danych przemysłowych” (pierwszej w tym roku konferencji z serii dotyczącej oprogramowania MATLAB) zostaną zaprezentowane możliwości integracji sztucznej inteligencji w rozwiązaniach przemysłowych w odniesieniu do całego procesu cyfryzacji środowiska przemysłowego. Prezentowane treści dotyczyć będą wykorzystania oprogramowania MATLAB/Simulink w rozwiązaniach Przemysłu 4.0 jak np. uczenie maszynowe do analizy danych, analizy Big Data, modele Digital Twin czy optymalizacja procesów technologicznych.

Konferencja jest zorganizowana w formule on-line. Aby wziąć w niej udział, należy się zarejestrować:

REJESTRACJA

Uwaga: Po rejestracji otrzymają Państwo mailowo linki niezbędne do prawidłowego dołączenia do konferencji. Jeśli wiadomości nie będzie w Państwa skrzynce odbiorczej, prosimy o:

• sprawdzenie folderu SPAM w skrzynce mailowej,
• skontaktowanie się z organizatorem – pytania prosimy przesyłać na adres: mktg@ont.com.pl

ABSTRAKTY i PRELEGENCI

Machine Learning w MATLABie
Prezentacja przeznaczona jest dla użytkowników MATLABa zainteresowanych możliwością implementacji algorytmów uczenia maszynowego w MATLABie. Podczas prezentacji zaprezentowany zostanie przykład wykorzystania uczenia maszynowego w zagadnieniu analityki danych przemysłowych. Omówione zostaną zagadnienia wstępnego przetwarzania danych, tworzenia modeli uczenia maszynowego oraz ich analiza, a także optymalizacja ich metaparametrów.
	Daria Wielgosz pracuje jako Młodszy Inżynier Aplikacji w firmie Oprogramowanie Naukowo-Techniczne.Zajmuje się statystyką, optymalizacją i matematyką finansową. Studiuje Matematykę na Wydziale Matematyki Stosowanej w Akademii Górniczo-Hutniczej w Krakowie.

How to accelerate your journey to Industry 4.0, Digital Twins and Artificial Intelligence?
Are you an engineer or manager looking for ways to accelerate your manufacturing or production processes to INDUSTRY 4.0? Join us in this session where we will share use cases across the entire digitalization process from exploration to deployment in production using MATLAB and Simulink. We will also examine how to automate and optimize your process technology using big data analytics, machine learning or first principle modeling.
	Moubarak Gado obtained a PhD degree in engineering science and physics, with a specialty in simulation and solid mechanics, from University of Bordeaux (France) and University of the Basque country (Spain). Before joining MathWorks in 2019, Moubarak was working in aeronautic sector as R&D and data science engineer, where he was in charge of developing advanced numerical tools for modeling, anomaly detection and optimization. He is now an application engineer at MathWorks where he works with engineers and organizations to realize their projects in data analytics, AI, predictive maintenance, algorithm deployment.

Wykorzystanie MATLABa i Simulinka jako narzędzi przy tworzeniu Digital Twins
Podczas prezentacji omówiony zostanie cykl życia danych i schemat dobierania algorytmów potrzebnych do stworzenia cyfrowych bliźniaków. Cały proces zostanie przedstawiony na przykładzie prowadzącym do stworzenia modelu pozwalającego na przewidywanie przyszłych zachowań danego układu.
	Konrad Grzybowski pracuje jako Młodszy Inżynier Aplikacji w firmie ONT. Zajmuje się modelowaniem fizycznym przy użyciu modułu Simscape. Absolwent kierunku Mechanika i Budowa Maszyn na Akademii Górniczo-Hutniczej w Krakowie.

Warsztaty – Detekcja anomalii w maszynerii przemysłowej: podejście tradycyjne vs podejście „no code”
Warsztaty dotyczyć będą wykorzystania uczenia maszynowego w predykcyjnym utrzymaniu ruchu. Uczestnicy podążając za prowadzącym będą mogli przejść przez przepływ pracy modelowania algorytmów uczenia maszynowego w środowisku MATLAB. Dodatkowo pokazane zostaną sposoby, w jakie możliwe jest wykrycie anomalii w pracy maszyn przemysłowych oraz porównanie metod tworzenia takiego programu w tradycyjnym podejściu programistycznym oraz w podejściu interaktywnym.   Warsztaty będą prowadzone w formie pokazu zaawansowanych technik programistycznych. Nie jest wymagane korzystanie z oprogramowania w trakcie warsztatów, ale zachęcamy do aktywnego udziału. Jeżeli będą potrzebne dodatkowe informacje lub wersja czasowa oprogramowania na czas konferencji, prosimy o wiadomość przesłaną na adres: mktg@ont.com.pl
	Krzysztof Sarwa jest Młodszym Inżynierem Aplikacji w firmie Oprogramowanie Naukowo-Techniczne sp. z o.o., gdzie zajmuje się głównie przetwarzaniem i analizą obrazu. Członek koła naukowego AGH Marines, w którym tworzy system wizyjny i autonomie robota podwodnego, a także student kierunku Inżynieria Mechatroniczna II stopnia na Akademii Górniczo-Hutniczej w Krakowie.