Decision Intelligence
for in-depth optimization
Dall'acquisizione del KID (Knowledge, Information, Data)
alla decisione ottimale sulle scelte dei processi di business
L'industria 4.0 e le aziende
Nel contesto attuale dell’industria 4.0 (Digitalization, Cloud, IoT, ecc.), le aziende acquisiscono una quantità sempre maggiore di Conoscenza, Informazioni e Dati. Questa disponibilità in continua e rapida crescita porta opportunità ma anche alcuni rischi:
- I sistemi organizzativi diventano sempre più complessi e destrutturati
-
Le nuove funzionalità non vengono completamente sfruttate come dovrebbero, portando a benefici ridotti e costi aggiuntivi
Prendere la decisione giusta!
La Decision Intelligence (DI) è l’insieme dei processi che portano dall’acquisizione del KID alla decisione ottimale sulle scelte dei processi di business, perché informata al meglio della conoscenza, informazione e dati disponibili.
È l’ultimo salto tecnologico della Business Intelligence (BI), per trarre vantaggio dalle tecnologie abilitanti dell’Industria 4.0, che vede aziende, fabbriche e infrastrutture sempre più automatizzate e interconnesse.
Se la BI raccoglie i dati, li rende fruibili e utili, la DI ha l’obiettivo di renderli preziosi per le Aziende.
Dido, al tuo fianco nelle decisioni di business
Dall’integrazione delle competenze, esperienze e piattaforme operative di Aramis, Witapp e Oplos, nasce DIDO, una nuova realtà che si propone di rafforzare le capacità tecniche e di business dei propri clienti.
Algoritmi e piattaforme
Integriamo Machine Learning (ML), Intelligenza Artificiale (AI) e metodi statistici per l’analisi dati, immagini e testi in una prospettiva di analisi dei sistemi complessi e presa delle decisioni, per risolvere problemi di business.
La peculiarità delle soluzioni proposte è nella capacità di utilizzare tutto il KID (es. dati da IoTs o di processo, immagini, testi, informazioni tecniche, conoscenze scientifiche) per:
- caratterizzare lo stato attuale del sistema (es. il suo stato di salute/degrado in ambito manutentivo)
- rilevare anomalie (es. deviazioni di processo in ambito industriale, frodi in ambito finanziario)
- prevedere l’evoluzione futura di KPIs di sistema (es. produzione energetica da fonti rinnovabili, rischio di incidenti in impianti oil and gas, resilienza di infrastrutture critiche)
Le nostre tecniche
Feature Engineering
Analisi di Sistemi Complessi
Machine Learning Artificial Intelligence
Decision Science
Modellazione & simulazione stocastica
Ottimizzazione
Uncertainty & Sensitivity Analysis
Augmented Reality Mixed Reality
Casi di studio
Logistic & Operations
Sviluppo di soluzioni di ottimizzazione della logistica per il settore energetico
Rischio & Resilienza
Sviluppo di tool per la manutenzione delle reti di trasmissione
Manutenzione & PHM
Sviluppo di algoritmi di ottimizzazione a supporto delle decisioni
Marketing & Design
Sviluppo di tecnologie e applicativi in realtà aumentata e realtà mista