Inferenza bayesiana e modelli probabilistici nell'industria
Come usare il teorema di Bayes e i modelli probabilistici per stimare lo stato di processi industriali, aggiornare le previsioni e gestire l'incertezza dei dati di campo.
MUSTNODE SRL progetta e sviluppa applicativi e connettori su misura per l'industria: integrazioni hardware-software, soluzioni Java e MERN, cloud Azure e AWS, blockchain. Soluzioni proprietarie e sviluppo da zero, con un approccio rigoroso e architetture a microservizi.
Siamo una software house verticale sullo sviluppo IT, con soluzioni proprietarie e progetti costruiti da zero. Operiamo con collaboratori e aziende partner, gestendo project management e coordinamento attraverso una rete di partner strategici.
Sviluppo software specializzato per contesti industriali: dai macchinari di campo ai sistemi gestionali.
Soluzioni modulari, scalabili e manutenibili, progettate per evolvere insieme al tuo business.
Deploy presso il cliente oppure su cloud Microsoft Azure e Amazon Web Services, in base alle esigenze.
Gestiamo l'intero processo, dall'integrazione hardware allo strato applicativo, tramite partner strategici.
Prodotti modulari basati su microservizi, disponibili on-premise o in cloud, per il monitoraggio, la gestione e la digitalizzazione dei processi industriali.
Piattaforma di monitoraggio energetico che copre l'intero processo, dall'hardware al cloud, grazie a una partnership strategica per la sensoristica di campo.
Sistema di monitoraggio e gestione a distanza di macchinari e asset di qualsiasi tipo, con cruscotti integrabili via iframe nei portali del cliente.
Gestionale CRM modulare per governare clienti, opportunita e processi commerciali, costruito su architettura a microservizi e personalizzabile.
Sistema documentale per archiviazione, versionamento e workflow approvativi, pensato per la conservazione e la tracciabilita dei processi aziendali.
Matematica applicata, inferenza, reti neurali, infrastrutture, architetture e sicurezza: condividiamo il know-how con cui lavoriamo.
Come usare il teorema di Bayes e i modelli probabilistici per stimare lo stato di processi industriali, aggiornare le previsioni e gestire l'incertezza dei dati di campo.
Pattern, vantaggi e insidie delle architetture a microservizi applicate all'IoT industriale: dalla raccolta dati alla scalabilita orizzontale.
Un percorso completo dall'acquisizione dei segnali sui PLC fino all'ingestione dei dati nel cloud, passando per protocolli, edge computing e sicurezza.
Capire prima di costruire, semplicita come disciplina, sicurezza dall'inizio, decisioni guidate dai dati. Costruire software affidabile non e fortuna: e metodo.
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