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Agile Lab e Cloudera, l’intelligenza artificiale al servizio dei grandi leader di settore

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Grazie ad Agile Lab e Cloudera è stato possibile implementare innovative tecnologie di Data Science in una grande realtà industriale italiana

Per mantenere posizionamento sul mercato ed elevati standard di produzione oggi per le imprese è necessario avere un approccio sempre più ‘olistico’ nei confronti dei propri dati. Ogni dato aziendale, anche il più piccolo e apparentemente poco significante, si palesa come un dettaglio passibile di analisi in tempo reale. Solo in questo modo, governando e comprendendo tutti i dati aziendali, è possibile ottimizzare tutti i processi aziendali e migliorare la propria produttività.

Agile Lab, intelligenza artificiale al servizio delle imprese

Chi conosce alla perfezione queste dinamiche è Agile Lab, un’eccellenza italiana specializzata nella fornitura di tecnologie scalabili basate sull’intelligenza artificiale. La mission aziendale di questa realtà è quella di aiutare le aziende a identificare le migliori soluzioni per impostare una strategia basata sui dati. Grazie al supporto di Agile Lab le aziende possono capire quali sono le soluzioni più adatte al proprio ecosistema, comprendere quali sistemi di analisi sono più efficaci e apprendere come governare e immagazzinare i dati per un perfetto processo di Data Science.

Un progetto vincente

Uno dei progetti più interessanti attivati da Agile Lab è stato quello che ha visto come utente finale un’azienda italiana leader mondiale nella progettazione, nello sviluppo e nella produzione di sistemi frenanti e componentistica per auto, moto e veicoli industriali.  Non solo, l’intervento di Agile Lab ha visto la partecipazione del vendor Cloudera, realtà leader nel supporto alle imprese per la gestione dei Big Data. Un progetto di ampio respiro pensato con un solo obiettivo: ottimizzare il processo di machine learning.

Ottimizzazione della produzione

L’intervento ha visto l’implementazione di infrastrutture di Data Science in due aree strategiche dell’azienda.

La prima operazione si è concentrata sull’analisi completa e in tempo reale di tutti i dati provenienti dai macchinari. Per raggiungere questo obiettivo sono state create strutture di rilevamento e analisi dei dati che facilitassero la comunicazione dalla sede centrale agli stabilimenti. Il risultato è stato un diffuso aumento dell’efficienza in tutta l’area produttiva.

Inoltre, grazie all’installazione di un data lake in grado di raccogliere dati da più fonti, l’azienda riesce oggi ad avere una gestione più precisa dei dati e la possibilità di analizzare dati provenienti dai propri clienti e a migliorare i processi di Supply Chain e Monitoraggio Finanziario.

 

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