Porini Smart Manufacturing

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Porini Analytics 4 Operations
for forecasting activities

The Porini Analytics 4 Operations Suite allows to pushes to an higher level the activities of forecasting in the company. The paradigm traced by the 4.0 Industry, also in the manufacturing sector, has brought out the importance of exploiting the potential of Big Data to the fullest. From a statistical approach, which has characterised the sector for decades, it is time to move on to a new production culture supported by digital revolution, Internet of Things, Artificial Intelligence and Machine Learning.

The Porini Analytics 4 Operations Suite allows to calculate forecasts for quantitative phenomena of any type and pushes to an higher level the activities of forecasting in the company. The system produces a huge amount of forecasts quickly and proposes them to the end user through an user-friendly and intuitive interface.

 

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Porini Analytics 4 Operation
nelle attività di forecasting

Il paradigma tracciato dall’Industria 4.0, anche nel settore del manufacturing, ha fatto emergere l’importanza di sfruttare al massimo il potenziale dei Big Data. Da un approccio esclusivamente statistico, che ha caratterizzato il settore per decenni, è giunto il momento di passare a una nuova cultura produttiva supportata da rivoluzione digitale, Internet of Things, Intelligenza Artificiale e Machine Learning, con il loro bagaglio informativo ricco di opportunità.
È l’era dello Smart Manufacturing, dove a dettare legge sono dinamiche di mercato estremamente volubili capeggiate da consumatori sempre più esigenti, contraddistinti da bisogni e desideri sempre più specifici. Da prevedere e anticipare, in fretta. Non c’è più tempo da perdere: saper sfruttare in modo eccellente tutte le informazioni disponibili nell’era digitale – e saperlo fare in ottica predittiva – permette infatti di ottenere informazioni ad alto valore aggiunto, in grado di supportare come mai prima d’ora il processo produttivo. La produzione diventa così cognitiva, il manufacturing esce dal solco della tradizione per elevarsi verso un presente e un futuro intelligenti, resilienti, lean, as-a-service e predittivi.

Le previsioni nel manufacturing secondo Porini

Industria 4.0 e rivoluzione digitale, quindi, stimolano e richiedono una riorganizzazione profonda del processo manifatturiero e della cultura che lo sottende. I diversi attori impiegati nelle varie fasi operative sono chiamati a cooperare in un’ottica collaborativa per allinearsi ai bisogni dei consumatori in tempo reale, fino ad anticiparli. L’interazione informativa che si nutre di Big Data tra risorse, strumenti, processi, sistemi, persone e scenari è il terreno fertile su cui il modello Porini agisce per supportare le previsioni nel manufacturing. L’obiettivo è trasformare questi dati in decisioni e quindi azioni intelligenti. Per farlo è necessario integrare le informazioni interne all’azienda con la miriade di altri dati provenienti da più fonti esterne (tendenze di mercato, scenari demografici, circostanze politico-economiche, situazione del traffico, informazioni meteorologiche, trend provenienti dalle varie piattaforme social…). All’integrazione di questo patrimonio informativo deve seguire un’analisi avanzata, da cui far scaturire un’interpretazione accurata degli eventi; la quale, a sua volta, abilita un processo decisionale tempestivo e consapevole.

Porini Analytics 4 Operations: flessibilità, scalabilità, semplicità

La suite Porini Analytics 4 Operations permette di calcolare previsioni per fenomeni quantitativi di qualsiasi tipo – anche in contesti influenzati da eventi anomali – e spinge a un livello superiore le attività di forecasting in azienda. Il sistema riesce a produrre un’ingente mole di previsioni in tempi rapidi e li propone all’utente finale attraverso un’interfaccia user friendly e intuitiva; per un’applicazione sul campo immediata e di valore.
Queste funzioni in grado di apportare concreti benefici al business secondo un’ottica data driven, grazie al modello Porini, non sono appannaggio solo di grandi realtà del settore: si tratta infatti di una soluzione di forecasting 4.0 altamente sofisticata ma adattabile a qualsiasi volume di dati grazie alla scalabilità e alla flessibilità del cloud Microsoft. Ecco dunque che, grazie a questo strumento, anche le PMI, così come le grandi aziende, sono in grado di sfruttare al massimo le previsioni di vendita elaborate internamente, arricchendole con informazioni esogene che entrano così di fatto a far parte degli asset aziendali. Un virtuosismo algoritmico reso possibile dal modello Porini, che genera il massimo valore aggiunto dall’integrazione dei dati attraverso l’applicazione del machine learning per il calcolo previsionale.

Corso Liuc

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LIUC Business School
Castellanza (VA)

PORINI is sponsor of Demand Inventory and Supply Planning course at LIUC Business School: the couse aims to provide a full overview of the modern methodologies of sales planning and logistics-production processes. Reference is made both to demand forecasting systems (Demand Forecasting & Sales Planning) and to the planning methods of material reorders (Replenishment planning), and to control stocks at the warehouses of the production network (Inventory Planning).

The course aims to form demand planners, inventory managers, buyers and professional workers in the Supply Chain planning, providing them with new skills.

 

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LIUC Business School
Castellanza (VA)

PORINI è sponsor del corso Demand Inventory & Supply Planning della LIUC Business School che mira a fornire un quadro esaustivo delle moderne metodologie di pianificazione delle vendite e dei processi logistico-produttivi. Si fa riferimento sia ai sistemi di previsione della domanda (Demand Forecasting & Sales Planning), sia alle metodologie di pianificazione dei riordini di materiali (Replenishment Planning) che di controllo delle scorte presso i magazzini della rete produttiva e distributiva (Inventory Planning).

Inoltre, si affronteranno temi legati alla pianificazione collaborativa della domanda connessa alla corretta programmazione dei piani di produzione (Master Planning) e alla sincronizzazione dei processi di pianificazione tramite il S&OP.

 

A chi è rivolto
Il percorso ambisce a formare demand planner, inventory manager, riordinatori e buyer, professionisti operanti nella pianificazione della Supply Chain, dotandoli di nuove competenze per massimizzare il livello di servizio al cliente riducendo le scorte presso i nodi della rete logistico-produttiva.
Il percorso base Demand, Inventory & Supply Planning si articola in 3 moduli per un totale di 5 giornate, atti a fornire una visione globale e dettagliata dei singoli processi e metodologie, illustrando le moderne tecniche di ottimizzazione nelle supply chain integrate. A completamento del percorso sono previsti 2 moduli opzionali A e B di approfondimento sulle tematiche di demand planning (modulo A) e inventory management (modulo B).

Calendario
Percorso base:
20 febbraio 2019
19-20 marzo 2019
7-8 maggio 2019

Moduli opzionali:
17 aprile 2019
4 giugno 2019

Nel caso di iscrizioni di più partecipanti della stessa azienda, è previsto uno sconto del 10% sulle quote dal secondo partecipante in avanti.

La quota di iscrizione è comprensiva dei coffee break e del lunch.

Demand Planning

ico-engPorini Analytics 4 Operations
for demand planning 

Demand Planning & Forecasting: Porini Analytics 4 Operations

In an increasingly pervasive digital transformation phase, the role of the Demand Planning Manager  is also changing significantly, and it will change as new technological levers are introduced into the company in support of its work.

The article published by Big Data 4Innovation focuses on the challenges that the demand planner faces in this phase of technological transformations. In the theme of demand Planning & Forecasting, Porini dedicates a specific practice, based on Microsoft Technologies and cloud Azure, Porini Analytics 4 Operations.

Tommaso Pozzi, Chief Sales Officer of Porini, explains: “With Porini Analytics 4 Operations Solution we address all those professional figures that follow the planning issues, Supply Chain Manager, Retail Manager, Operation Manager. With our solution we enable them to predict demand using an algorithmic model developed by Porini”

Read the full article!

 

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Porini Analytics 4 Operations
al servizio del demand planning 

Demand Planning & Forecasting: la soluzione Porini Analytics 4 Operations

In una fase di digital transformation sempre più pervasiva, anche il ruolo del demand planner sta cambiando in modo significativo ed è destinato a cambiare mano a mano che nuove leve tecnologiche verranno introdotte in azienda a supporto del suo lavoro.

In un articolo pubblicato da Big Data 4Innovation si pone l’accento sulle sfide che il demand planner si trova ad affrontare a fronte delle trasformazioni tecnologiche in atto. Se finora si è pensato al demand planner come a una figura il cui compito era primariamente quello di fornire stime accurate su una supply chain basata solo su dati storici e sugli input provenienti dai venditori, ora il focus inevitabilmente si amplia. Non si tratta solo di dare informazioni puntuali sulla supply chain: è l’intera azienda che ha bisogno di ricevere insight su quanto sta accadendo per poter migliorare la propria profittabilità: perché questo accada, è necessario disporre di analisi più complete e dettagliate e di risposte più rapide.

Al tema del Demand Planning & Forecasting, Porini dedica una practice specifica, basata su tecnologie Microsoft e sul cloud Azure. Tommaso Pozzi, Chief Sales Officer di Porini, spiega: “Con la nostra soluzione Porini Analytics 4 Operations indirizziamo tutte quelle figure professionali che seguono le tematiche di pianificazione, dal supply chain manager, al retail manager, al responsabile delle operation. Con la nostra soluzione li abilitiamo a prevedere la domanda utilizzando un modello algoritmico sviluppato da noi”.
Il modello di Porini prende in esame le serie storiche, incrociandole con dati eterogenei, provenienti da fonti pubbliche e dai social. La soluzione Porini Analytics 4 Operations è in grado di supportare l’azienda nel suo processo previsionale, grazie a motori statistici che lavorano su ogni elemento quantitativo.

Leggi l’articolo completo!

AI in Day

Artificial Intelligence in a Day – January 24th

ico-engMicrosoft House
Viale Pasubio 21 –  Milan

Artifical Intelligence is a branch of computer science that aims to create intelligent machines. It has become an essential part of the technology industry. The research associated with artificial intelligence is highly technical and specialized.
The main problems that artificial intelligence tries to solve include programming computers for certain traits such as:

  • Knowledge
  • Reasoning
  • Problem solving
  • Ability to control and move objects
  • Perception
  • Learning
  • Planning

Azure AI Platform allows you to create next-generation applications with artificial intelligence capabilities for all developers and scenarios, providing dedicated development environments and APIs.
A day dedicated to get to know Azure AI Platform and the Artificial Intelligence main models, touching its applications through guided laboratories and supported by experts in the field at your disposal.

Pre-requisites for carrying out the Labs

– Subscription Azure (30 day trial with 170€ credit included).
– Anaconda (https://www.anaconda.com/download/) to using Python (3.6 version) or possibility to access, in remote desktop, to an Azure Virtual Machine.

Facilitator

Omar Parrini – Porini Education

 
REGISTRATION IS CLOSED
 
 
 

ico-itaMicrosoft House
Viale Pasubio 21 – Milano

L’Intelligenza Artificiale è una branca dell’informatica che mira a creare macchine intelligenti. È diventata una parte essenziale dell’industria tecnologica. La ricerca associata all’intelligenza artificiale è altamente tecnica e specializzata.

I problemi principali che l’intelligenza artificiale cerca di risolvere includono la programmazione di computer per determinati tratti come:

  • Knowledge
  • Reasoning
  • Problem solving
  • Abilità di controllare e muovere oggetti
  • Perception
  • Learning
  • Planning

Azure AI Platform permette di creare applicazioni di nuova generazione con le funzionalità di intelligenza artificiale per tutti gli sviluppatori e gli scenari, mettendo a disposizioni ambienti di sviluppo e API dedicate.

Una giornata dedicata a conoscere Azure AI Platform ed i principali modelli di Artificial Intelligence, toccando con mano le sue applicazioni attraverso laboratori guidati e affiancati da esperti del settore a vostra disposizione.

Dettagli

  • Introduzione ai fondamenti di AI
  • Lab 1: Azure Cognitive Service
  • Lab 2: Creare e allenare modello from scratch con Keras
  • Lab 3: Azure Bot Service

Pre-requisiti per lo svolgimento dei Lab

  • Subscription Azure (30 giorni di prova con 170€ di credito incluso: https://azure.microsoft.com/it-it/free/)
  • Anaconda (https://www.anaconda.com/download/) per l’utilizzo di Python (versione non superiore ala 3.6) o in alternativa possibilità di accedere, in remote desktop, ad una Macchina Virtuale Azure già configurata e messa a disposizione per la giornata da Porini

Facilitator

Omar Parrini – Porini Education

 
REGISTRATION IS CLOSED
 
 

Data Science Porini - Experis

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Porini with Experis Academy:
Data Science specialization course

Today starts the course in Data Science that aims to provide an intensive preparation on data analysis, machine learning and deep learning aimed at understanding the mechanisms of artificial intelligence. The didactics includes lectures, individual exercises and project work group, using virtual machines.

Main teachings: SQL, Power Bi, R language, Python language, machine learning, Advanced machine learning, regularisation methods, Deep Learning, Computer Vision, Time series, NLP, Reinforcement Learning etc.

The course is organized in collaboration with Experis Academy, Deep Learning Italia and Elis.

 

ico-itaPorini con Experis Academy:
corso di specializzazione in Data Science 

Oggi inizia il corso in Data Science che mira a fornire una preparazione intensiva sull’analisi dati, machine learning e deep learning finalizzata alla comprensione dei meccanismi di intelligenza artificiale. La didattica prevede lezioni frontali, esercitazioni individuali e project work di gruppo, utilizzando macchine virtuali.

Insegnamenti principali: SQL, Power Bi, linguaggio R, linguaggio Python, Machine Learning, Advanced Machine Learning, metodi di regolarizzazione, Deep Learning, Computer vision, Time series, NLP, Reinforcement learning etc-

Il corso è organizzato in collaborazione con Experis Academy, Deep Learning Italia ed Elis.

 

A CHI SI RIVOLGE
Il corso di specializzazione è rivolto a 15 giovani o adulti in cerca di occupazione e in possesso di laurea in Matematica, Ingegneria Informatica, Informatica, Fisica, Statistica. Il corso è a numero chiuso.

LINGUA
Il corso verrà tenuto il lingua italiana.

SEDE
Roma

DURATA E FREQUENZA
Il corso ha una durata di 240 ore totali, tra il 14 gennaio e il 22 febbraio. Le lezioni si svolgono dal lunedì al venerdì.

DIMENSIONE CLASSE
15 partecipanti

 

Training in a Day

In a Day Training Sessions Calendar

ico-engMicrosoft Italia – Milan

Find out the next ‘In a Day’ Training Sessions and join us at Microsoft House.
Porini experts will show you how to modernize your organization thanks to practical insights and best practices on Artificial Intelligence, Machine Learning, Dashboard and Data Bricks.
‘In a Day’ training offers you the opportunity to grow your skills with deep technical training: learn how to use Microsoft tools to get most out of your data.

• 24th of January: Artificial Intelligence in a Day, Microsoft House Milan
• 28th of February: Machine Learning In a Day, Microsoft House Milan
18th of March: IoT Central in a Day, Microsoft House Milan
• 28th of March: Machine Learning In a Day, Microsoft House Milan
• 16th of April: Data Bricks In a Day, Microsoft House Milan
• 16th of May: IoT Central in a Day, Microsoft House Milan
• 21th of May: Dashboard In a Day, Microsoft House Milan
• 13th of June: IoT Central in a Day, Microsoft House Milan
• 26th of June: Machine Learning In a Day, Microsoft House Milan

Porini Education Team will help you evolve your skills, deepen your expertise and grow your career.
Contact us to choose the right training path for you.

IoT in Action

Porini at Microsoft IoT in Action Conference

ico-engMicrosoft Italia
Viale Pasubio 21 – Milan

Porini partecipates as sponsor at IoT in Action Conference at Microsoft House in Milan on February the 6th.
We are continually seeing IoT transform companies in exciting, and innovative ways: the IoT in Action EMEA Solution Builder Conference is a chance to meet and collaborate with Microsoft’s customers and partner ecosystem to build and deploy new IoT solutions that can be used to change the world around us.
Microsoft is doubling down on IoT, and recently announced a $5B IoT investment that will enable your company to drive more customer value and profitability to your bottom line. Visit Porini and we will show you how you can leverage this investmen to drive new IoT growth opportunities for your business.
By attending, you’ll gain actionable insights, deepen partnerships, and unlock the transformative potential of intelligent edge and intelligent cloud.
Come to see the Porini stand, we will be pleased to show you our best IoT solutions.

 

ico-itaMicrosoft Italia
Viale Pasubio 21 – Milano

Porini è sponsor alla IoT in Action Conference che si terrà il 6 febbraio presso la Microsoft House di Milano.
Assistiamo continuamente alla trasformazione che l’IoT sta portando nelle nostre aziende in modi entusiasmanti e innovativi: alla IoT in Action Conference avrai la possibilità di incontrare e collaborare con i clienti e l’ecosistema dei partner di Microsoft per creare e distribuire nuove soluzioni IoT che possono essere utilizzate per cambiare il mondo che ci circonda.
Microsoft sta raddoppiando gli investimenti IoT e ha recentemente annunciato un investimento di $5B che permetterà di portare più valore per il consumatore e più redditività sul risultato finale. Partecipare a questo evento ti mostrerà come sfruttare questo investimento per guidare nuove opportunità di crescita IoT per il tuo business.
Vieni a trovarci allo stand Porini, saremo felici di mostrarti le nostre migliori soluzioni in ambito IoT.

How to collect and use data

ico-engCEO: rethinking role and skills
according to the new business needs

IoT at the service of CEO: how to collect and use data

Digital revolution, Internet of Things, Big Data, machine learning, artificial intelligence, cloud… There are many elements of disruptive innovation that in recent years have subverted many operational practices of daily life and business. These technologies are so disruptive that they have been able to disrupt even the agendas of top management. It is a substantial change that has climbed all industrial sectors, has invested all operational processes and the entire corporate culture, coming to knock strongly at the door of the highest levels. The new technological paradigm has required and requires even CEOs to get involved and rethink their role and skills in accordance with the new business needs. This is certainly a challenge, but IoT and Big Data know how to repay the winners with new horizons of value for the business.

 

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CEO: ripensare il proprio ruolo e le proprie competenze
in funzione delle nuove esigenze aziendali

L’IoT al servizio del CEO: come raccogliere i dati e farne buon uso 

Digital revolution, Internet of Things, Big Data, machine learning, artificial intelligence, cloud… Sono molteplici gli elementi di dirompente innovazione che negli ultimi anni hanno sovvertito molte prassi operative della vita quotidiana e del business. Si tratta di tecnologie talmente disruptive da essere riuscite a scombinare anche le agende dei vertici aziendali. È un cambiamento sostanziale che ha scalato tutti i comparti industriali, ha investito tutti processi operativi e l’intera cultura aziendale, arrivando a bussare con forza alla porta dei piani più alti. Il nuovo paradigma tecnologico ha richiesto e richiede anche ai CEO di mettersi in gioco e ripensare il proprio ruolo e le proprie competenze in funzione delle nuove esigenze aziendali. Si tratta certamente di una sfida, ma IoT e Big Data sanno ripagare i vincitori con nuovi orizzonti di valore per il business.

L’IoT e la smart Industry

L’IoT non si limita a rendere più intelligenti gli oggetti, ma permette di rendere smart anche il business attraverso una più profonda e proattiva comprensione del contesto demografico e socio-economico in cui ogni processo di produzione e distribuzione è calato, in tempo reale. Le analisi avanzate dei dati da essa raccolti, infatti, aiutano le aziende a oliare i processi produttivi, ridurre i costi, ottimizzare la supply chain, migliorare i processi di manutenzione e garantire una customer experience di alto livello. Ecco perché il valore aggiunto dell’Industria di oggi è rappresentato dalla capacità di saper trasformare i dati provenienti da più fonti, interne o esterne all’azienda, in informazioni di valore su cui basare processi decisionali veloci ed efficaci relativi a tutto il ciclo produttivo e distributivo dei beni o dei servizi.

I CEO e il nuovo processo decisionale data-driven

L’era digitale ha modificato dalla A alla Z il mondo industriale: dalla produzione, passando dal marketing, lungo tutta la supply chain, per arrivare al servizio clienti post-vendita. Impossibile ignorare la necessità di assecondare, promuovere e favorire questi cambiamenti con nuove prassi di gestione, nuovi investimenti e nuovi strumenti messi a disposizione dalla Internet of Things e dal paradigma della Industria 4.0. L’industria di oggi, in altre parole, non può più prescindere da iniziative data-driven. In questo scenario, i CEO sono chiamati a essere i condottieri di un percorso di trasformazione unico nella storia dell’economia e del commercio. E le armi vincenti che hanno a loro disposizione per riuscire nell’intento si chiamano Big Data e analisi predittive. Storicamente, infatti, sono state le materie prime l’asse portante della crescita e dello sviluppo industriale. Con la nascita di internet tutto è definitivamente cambiato. E un ulteriore salto quantico sta per essere fatto nel solco del paradigma 4.0 con le analisi avanzate dei dati.

Come raccogliere i dati in maniera efficace

Lungo tutta la filiera ci sono migliaia di diversi dispositivi in grado di emettere e scambiare dati contemporaneamente. Alcuni sono interni all’azienda – macchinari, dispositivi, database, sensori e applicazioni – altri sono esterni, si pensi a sistemi di raccolta di informazioni sul meteo, sul traffico, su congiunture economiche, trend di mercato o tendenze provenienti dai social network. Ma tutti questi dati grezzi non apportano alcun valore se non trattati con un approccio olistico. Anche in questo caso si può dire che il tutto sia maggiore della somma delle parti. A patto che il tutto sia processato, orchestrato e analizzato in maniera efficace. Tanto più che su un mercato veloce, omnicanale, volatile ed esigente come quello attuale l’abilità fondamentale è quella di saper prevedere e anticipare la realtà (ovvero la domanda). Affidarsi a strumenti avanzati di predictive analysis in grado di dipanare l’immensa mole di informazioni in cui è immerso e da cui è alimentato il mondo digitale – abilitate da tecnologie come machine learning e intelligenza artificiale – rappresenta quindi l’asso nella manica imprescindibile per i C-Level 4.0 che vogliano mantenere il proprio business competitivo.

A strategy of Big Data

ico-engBig Data Management
in the service of the decision-making process

How to predict what you need to produce and distribute: the role of Big Data

Companies today can no longer afford to be simply reactive to the changes in a market characterised by extreme volatility. Today it is the customer who decides independently what he wants, how, when and, above all, by whom. And production and distribution throughout the supply chain must keep up if they want to keep their competitiveness high.
Order and sales history, shipping status but also weather conditions, traffic, social sentiment, market trends… the data processed by automatic learning technologies to achieve these goals can come from a myriad of sources both inside and outside the company. In such a landscape, therefore, it is clear that the ability to analyze and shape these huge flows of information in real time is the key element for the industry to focus on in order to be able to govern the situation lucidly and revolutionize the business. Each node in the chain becomes part of an ecosystem of information exchange that generates value.  From this point of view, the challenge is represented by the ability to implement an excellent strategy of Big Data Management and Big Data Analysis that allows to transform into clear, defined and strategic decisions and actions a initially shapeless and chaotic pile of information.

 

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Big Data Management
al servizio del processo decisionale

Come prevedere quello che è necessario produrre e distribuire: il ruolo dei Big Data

La rivoluzione digitale nel suo dedalo di connessioni alimentate dai sensori della Internet of Things ha fatto sì che la quantità di dati in circolazione per la rete aumentasse in modo costante ed esponenziale. Questo groviglio di informazioni provenienti da una moltitudine di fonti diverse, se adeguatamente processate, gestite e analizzate, rappresentano un valore inestimabile per il business nell’era della digital economy. Per descrivere il fenomeno Big Data gli esperti parlano anche di datizzazione, riferendosi al fatto che oggi – potenzialmente – siamo in grado di acquisire informazioni su tutto ciò che esiste e accade al mondo. Un mondo caratterizzato da perimetri culturali, sociali e commerciali sempre più liquidi su cui si fonda un mercato sempre più veloce, il cui perno centrale è un consumatore esigente come mai prima d’ora.

Big Data Management al servizio del processo decisionale

Le aziende oggi non possono più permettersi di essere semplicemente reattive a fronte delle mutazioni di un mercato caratterizzato da una volatilità estrema. Non può essere più il business a indurre i bisogni nel consumatore per vendergli ciò che (il business stesso) vuole. Oggi è il cliente che decide in modo autonomo cosa vuole, come, quando e, soprattutto, da chi. E produzione e distribuzione lungo tutta la supply chain devono stare al passo se vogliono mantenere alta la competitività.

Storici degli ordini e delle vendite, stato delle spedizioni ma anche condizioni meteo, traffico, social sentiment, trend di mercato… i dati processati dalle tecnologie di apprendimento automatico per raggiungere questi obiettivi possono provenire da una miriade di fonti sia interne sia esterne all’azienda. In un panorama del genere, dunque, è chiaro come la capacità di analizzare e dare forma in tempo reale a questi enormi flussi di informazioni rappresenti per l’industria l’elemento chiave su cui puntare per riuscire a governare lucidamente la situazione e rivoluzionare il business. Ogni nodo della catena diventa parte di un ecosistema di interscambio informativo che genera valore. In quest’ottica, la sfida è rappresentata proprio dalla capacità di mettere in atto una strategia eccellente di Big Data Management e Big Data Analysis che permetta di trasformare in decisioni e azioni chiare, definite e strategiche un ammasso inizialmente informe e caotico di informazioni.

Obiettivo finale: customer satisfaction

L’obiettivo è quello di prevedere cosa sia necessario produrre e distribuire per anticipare la domanda e soddisfare così i requisiti di un mercato customer-centrico dove il primo comandamento è quello della velocità e il secondo quello della estrema personalizzazione del prodotto/servizio. Strumenti avanzati di analisi dei dati e di Business Intelligence al servizio di strategie di forecasting e demand planning in chiave 4.0 possono dunque supportare industria e supply chain nel difficile compito di assicurare, in un’ultima analisi, una customer experience di prim’ordine.

Dal punto di vista dell’analisi delle informazioni questo significa poter affinare i processi decisionali e renderli data-driven, con strumenti in grado di passare da approcci meramente descrittivi ad approcci predittivi. L’impiego di metodologie di prescriptive e di predictive analysis permette di rendere quindi prevedibile gli scenari futuri e anticipare in tempo reale preferenze e abitudini dei consumatori. Una capacità di forecasting avanzata che abilita una gestione dinamica, resiliente e intelligente delle attività di produzione, approvvigionamento del magazzino, inventario e distribuzione.

AI in a Day

Artificial Intelligence in a Day – December 2oth

ico-engMicrosoft Italia
Viale Avignone 10 – Roma

Artifical Intelligence is a branch of computer science that aims to create intelligent machines. It has become an essential part of the technology industry. The research associated with artificial intelligence is highly technical and specialized.

The main problems that artificial intelligence tries to solve include programming computers for certain traits such as:

  • Knowledge
  • Reasoning
  • Problem solving
  • Ability to control and move objects
  • Perception
  • Learning
  • Planning

Azure AI Platform allows you to create next-generation applications with artificial intelligence capabilities for all developers and scenarios, providing dedicated development environments and APIs.

A day dedicated to get to know Azure AI Platform and the Artificial Intelligence main models, touching its applications through guided laboratories and supported by experts in the field at your disposal.

Details

  • Introduction to AI Fundamentals
  • Lab 1: Azure Cognitive Service
  • Lab 2: Create and train a model from scratch with Keras
  • Lab 3: Azure Bot Service

Pre-requisites for carrying out the Labs

Facilitator

Omar Parrini – Porini Education

Registration is closed

 

 

ico-itaMicrosoft Italia
Viale Avignone 10 – Roma

Artifical Intelligence è una branca dell’informatica che mira a creare macchine intelligenti. È diventato una parte essenziale dell’industria tecnologica. La ricerca associata all’intelligenza artificiale è altamente tecnica e specializzata.

I problemi principali che l’intelligenza artificiale cerca di risolvere includono la programmazione di computer per determinati tratti come:

  • Knowledge
  • Reasoning
  • Problem solving
  • Abilità di controllare e muovere oggetti
  • Perception
  • Learning
  • Planning

Azure AI Platform permette di creare applicazioni di nuova generazione con le funzionalità di intelligenza artificiale per tutti gli sviluppatori e gli scenari, mettendo a disposizioni ambienti di sviluppo e API dedicate.

Una giornata dedicata a conoscere Azure AI Platform ed i principali modelli di Artificial Intelligence, toccando con mano le sue applicazioni attraverso laboratori guidati e affiancati da esperti del settore a vostra disposizione.

Dettagli

  • Introduzione ai fondamenti di AI
  • Lab 1: Azure Cognitive Service
  • Lab 2: Creare e allenare modello from scratch con Keras
  • Lab 3: Azure Bot Service

Pre-requisiti per lo svolgimento dei Lab

  • Subscription Azure (30 giorni di prova con 170€ di credito incluso: https://azure.microsoft.com/it-it/free/)
  • Anaconda (https://www.anaconda.com/download/) per l’utilizzo di Python (versione non superiore ala 3.6) o in alternativa possibilità di accedere, in remote desktop, ad una Macchina Virtuale Azure già configurata e messa a disposizione per la giornata da Porini

Facilitator

Omar Parrini – Porini Education

Registration is closed