[…]"> Nola egin aurre machine learning eta adimen artifizialeko proiektu errentagarri bati enpresa industrialean (Industria 4.0) - Araba 4.0

Agenda

Optimización de costes en el ciclo de vida de desarrollo e integración de software y sistemas: gestión de errores
25 maiatza, 2020
5S digitala: informazio digitalaren kudeaketa eraginkorra eta produktiboa
2 ekaina, 2020

2020 eka 17

Nola egin aurre machine learning eta adimen artifizialeko proiektu errentagarri bati enpresa industrialean (Industria 4.0)

  • Data:

    2020ko ekainaren 17(e)an

  • Lekua:

    Online

  • Prezioa:

    Gratuito

  • Antolatzaileak:

    Araba Enpresa Digitala

Datuak ustiatzeko proiektuen potentziala ezagutzen hasi dira industria-enpresak. Esperientziak askotarikoak dira: proiektu errentagarrietatik hasi eta errealitatearekin talka egiten duten eta ekoizpen-, teknologia- edo aurrekontu-oztopoekin topo egiten duten proiektuetara.

Saio hau erabaki teknologikoak eta produktiboak hartu behar izaten dituzten arloei zuzenduta dago, zeinek argi daukaten mota honetako proiektu baten onurak zeintzuk diren eta proiektuak non aplikatu behar diren. Machine learning eta adimen artifizialaren proiektuari nola heldu azalduko da jardunaldi honetan; era berean, azaldu egingo dugu nola enpresa bat, oztopoak oztopo, etekinak eta errentagarritasuna ateratzeko prest egon daitekeen.

Jardunaldi hau ZOOM bideokonferentzia-plataformaren bidez emango da online.

Edukiera mugatua.

Saio honetan egingarriak diren proiektuak modu errentagarrian antolatzeko funtsezko bektoreak jorratuko ditugu:

  • Planteamendu errealista, enpresaren heldutasun-mailaren araberakoa.
  • Anbizio eta dimentsio egokia duten erronkak, enpresan aplikatzeko oso interesgarria bada.
  • Garapen arina; epe laburreko ROI bermatzea.
  • Lantalde propioa eta kanpoko laguntza; eredu koherente eta ekonomiko bat definitzea.
  • Datuak ustiatzeko eta mantentze-lan optimizatuak egiteko ereduak; merkatuak eskaintzen dituen irtenbideen artean ondo hautatzea.
  • Eredu teknologiko erraza, SaaS edo PAAS (Platform as a Service) irtenbideak hartzea kontzeptu-probetan.

Saioari amaiera emateko hiru kasu praktiko erreal eta errentagarri jorratuko ditugu. Horrela ulertuko dugu programa nola aplikatu den industria-enpresa handi batean, industria-enpresa ertain batean eta industria-enpresa txiki batean.