Percorso Industrial data scientist Faculty
Stefano Farisé
Responsabile Divisione AI for manufacturing, ha un passato di data science/engineering nell’R&D di prodotto e di processo. Si occupa dell'implementazione di soluzione con AI, segue progetti di digitalizzazione, IoT e sviluppo di sensoristica intelligente per manutenzione predittiva.
Luca Gelmetti
Senior Consultant e Practice Manager in area Industry 4.0. Da oltre 20 anni opera nel campo della consulenza organizzativa, con esperienze significative maturate in aziende nei settori Banking, Automotive, GDO, Media, Telecomunicazioni, Luxury, Food, IT, Manufacturing, Utility, Logistic, Oil&Gas, realizzando circa 200 progetti in oltre 120 clienti. E’ specializzato in Strategy and Business Planning, Organizational and Process Development, Human Resurces, Project Management, Change management, Sourcing and Procurement. Come Pratice Manager, supporta le aziende nello sfruttare le opportunità fornite da Industry 4.0, per ottimizzare processi senza sprechi, impostare una solida ed affidabile rete di relazioni interna ed esterna, implementare un‘efficace gestione della conoscenza.
Franco Perduca
Senior data scientist, esperto in Industrial data mining, Analytics e soluzioni architetturali per data base. Realizza analisi, progettazione e implementazione di sistemi IoT per la produttività di impianti e macchine utensili in ottica Lean/Industry 4.0. Premiato come Breakthrough Innovation Italian Partner Award 2016 - Microsoft.
Luigi Roggia
Laurea in Fisica, Master in Bioinformatica, lavora come Senior Data scientist ed è operativo dal 2002 in diversi settori industriali e business.
Ha sviluppato negli anni competenze avanzate in statistica industriale, metodi e modelli matematici tipici del Machine e del Deep learning.
Nell’ambito delle attività di consulenza ha creato una metodologia per introdurre, gestire e ottimizzare la Data science in azienda.
L’azienda di Data science da lui fondata è stata la prima e a oggi tutt’ora l’unica realtà privata italiana a far parte dell’IBM Quantum Network, contesto in cui si occupa di ricerca su quantum computing e sulla Quantum artificial intelligence.
In ambito manufacturing si occupa di manutenzione predittiva, intelligent SPC, analisi prescrittiva e identificazione automatica di difetti, partecipando attivamente ai processi di Digital innovation.
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