6 resultados para frequent customer

em AMS Tesi di Laurea - Alm@DL - Università di Bologna


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Analisi e applicazione dei processi di data mining al flusso informativo di sistemi real-time. Implementazione e analisi di un algoritmo autoadattivo per la ricerca di frequent patterns su macchine automatiche.

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La tesi da me svolta durante questi ultimi sei mesi è stata sviluppata presso i laboratori di ricerca di IMA S.p.a.. IMA (Industria Macchine Automatiche) è una azienda italiana che naque nel 1961 a Bologna ed oggi riveste il ruolo di leader mondiale nella produzione di macchine automatiche per il packaging di medicinali. Vorrei subito mettere in luce che in tale contesto applicativo l’utilizzo di algoritmi di data-mining risulta essere ostico a causa dei due ambienti in cui mi trovo. Il primo è quello delle macchine automatiche che operano con sistemi in tempo reale dato che non presentano a pieno le risorse di cui necessitano tali algoritmi. Il secondo è relativo alla produzione di farmaci in quanto vige una normativa internazionale molto restrittiva che impone il tracciamento di tutti gli eventi trascorsi durante l’impacchettamento ma che non permette la visione al mondo esterno di questi dati sensibili. Emerge immediatamente l’interesse nell’utilizzo di tali informazioni che potrebbero far affiorare degli eventi riconducibili a un problema della macchina o a un qualche tipo di errore al fine di migliorare l’efficacia e l’efficienza dei prodotti IMA. Lo sforzo maggiore per riuscire ad ideare una strategia applicativa è stata nella comprensione ed interpretazione dei messaggi relativi agli aspetti software. Essendo i dati molti, chiusi, e le macchine con scarse risorse per poter applicare a dovere gli algoritmi di data mining ho provveduto ad adottare diversi approcci in diversi contesti applicativi: • Sistema di identificazione automatica di errore al fine di aumentare di diminuire i tempi di correzione di essi. • Modifica di un algoritmo di letteratura per la caratterizzazione della macchina. La trattazione è così strutturata: • Capitolo 1: descrive la macchina automatica IMA Adapta della quale ci sono stati forniti i vari file di log. Essendo lei l’oggetto di analisi per questo lavoro verranno anche riportati quali sono i flussi di informazioni che essa genera. • Capitolo 2: verranno riportati degli screenshoot dei dati in mio possesso al fine di, tramite un’analisi esplorativa, interpretarli e produrre una formulazione di idee/proposte applicabili agli algoritmi di Machine Learning noti in letteratura. • Capitolo 3 (identificazione di errore): in questo capitolo vengono riportati i contesti applicativi da me progettati al fine di implementare una infrastruttura che possa soddisfare il requisito, titolo di questo capitolo. • Capitolo 4 (caratterizzazione della macchina): definirò l’algoritmo utilizzato, FP-Growth, e mostrerò le modifiche effettuate al fine di poterlo impiegare all’interno di macchine automatiche rispettando i limiti stringenti di: tempo di cpu, memoria, operazioni di I/O e soprattutto la non possibilità di aver a disposizione l’intero dataset ma solamente delle sottoporzioni. Inoltre verranno generati dei DataSet per il testing di dell’algoritmo FP-Growth modificato.

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Da alcuni anni in ambito business ed enterprise si sta diffondendo l'utilizzo di dispositivi wearable al fine di rendere più efficiente ed efficace la gestione di molteplici attività e processi aziendali. I sistemi hand-held comunemente utilizzati in ambito lavorativo, tra cui smartphone e tablet, spesso non risultano idonei in contesti in cui un operatore debba interagire con il dispositivo mentre ha le proprie mani impegnate con attrezzature e strumenti di lavoro. I sistemi hands-free rimediano a tali problematiche supportando tecniche di interazione non convenzionali che consentono all'operatore di mantenere libere le proprie mani durante la consultazione del dispositivo e di rimanere concentrato sull'attività che sta svolgendo. I sistemi basati su smart-glass, oltre ad offrire funzionalità hands-free, presentano l'ulteriore vantaggio di poter presentare all'interno del campo visivo dell'utente importanti informazioni di supporto inerenti all'attività che sta svolgendo, avvalendosi anche dell'utilizzo di tecnologie di realtà aumentata. La sinergia tra dispositivi basati su smart-glass e tecniche di realtà aumentata sta destando un crescente interesse sia in ambito accademico che industriale; esiste la possibilità che in un prossimo futuro questa tipologia di sistemi divenga la nuova piattaforma computazionale enterprise di riferimento. L'obiettivo di questo lavoro di tesi è stato lo studio e la progettazione di una soluzione hands-free basata su smart-glass in grado di supportare alcune attività di customer care del Gruppo Loccioni, una società che si occupa dello sviluppo di sistemi automatici di misura e controllo per migliorare la qualità, l'efficienza e la sostenibilità di prodotti, processi ed edifici. In particolare, il sistema sviluppato ha consentito di migliorare la gestione dei processi di manutenzione e riparazione degli impianti energetici sostenibili che il Gruppo Loccioni installa presso le sedi di imprese clienti.

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Si è analizzato un sistema di stoccaggio rivolgendo l'attenzione all'attività del Customer Service. Dopo il primo periodo di raccolta dati è stato popolato un database che rappresentasse al meglio la realtà osservata. Il database ci ha permesso, attraverso la manipolazione dei dati, di calcolare delle statistiche circa gli eventi più significativi in termini di tempo.

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Al giorno d'oggi, l'industry 4.0 è un movimento sempre più prominente che induce ad equipaggiare gli impianti industriali con avanzate infrastrutture tecnologiche digitali, le quali operano sinergicamente con l'impianto, al fine di controllare ed aumentare la produttività, monitorare e prevenire i futuri guasti, ed altro ancora. In questo ambito, gli utenti sono parte integrante della struttura produttiva, in cui ricoprono ruoli strategici e flessibili, collaborano fra loro e con le macchine, con l’obiettivo di affrontare e risolvere proattivamente una vasta gamma di problemi complessi. In particolare, la customer assistance nel settore industriale può certamente variare in relazione a molteplici elementi: il tipo di produzione e le caratteristiche del prodotto; l'organizzazione ed infrastruttura aziendale interna; la quantità di risorse disponibili che possono essere impiegate; il grado di importanza ricoperto dalla customer assistance nel settore industriale di riferimento; altri eventuali fattori appartenenti ad un dominio specifico. Per queste ragioni, si è cercato di individuare e categorizzare nel modo più accurato possibile, il lavoro svolto in questo elaborato ed il contesto nel quale è stato sviluppato. In questa tesi, viene descritta un'applicazione web per erogare assistenza al cliente in ambito di industria 4.0, attraverso il paradigma di ticketing o ticket di supporto/assistenza. Questa applicazione è integrata nel sistema Mentor, il quale è attivo già da anni nel settore industriale 4.0. Il progetto Mentor è una suite di applicazioni cloud-based creata dal gruppo Bucci Industries, una multinazionale attiva nell'industria e nell'automazione con sede a Faenza. In questo caso di studio, si presenta la progettazione ed implementazione della parte front-end del suddetto sistema di assistenza, il quale è integrato ed interconnesso con un paio di applicazioni tipiche di industria 4.0, presenti nella stessa suite di applicazioni.

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L'elaborato tratta la customer care, ovvero l'insieme delle attività volte a fornire cura e attenzione nei confronti del cliente. Si illustra, inoltre, l'inbound marketing, una metodologia che attira i clienti tramite una canalizzazione degli stessi verso l'impresa. Entrambi i concetti sono stati analizzati ed applicati in Golee, azienda produttrice di un software gestionale per le società sportive. Golee, impiegando una strategia di inbound marketing e focalizzandosi sulle attività di customer care, negli ultimi anni è riuscita a fidelizzare un gran numero di clienti, aumentando vigorosamente il proprio valore aziendale.