Categoria Casi Studio

Oltre l’AI generativa: come il Machine Learning entra nei processi industriali

Il Machine Learning permette di trasformare i dati di produzione in informazioni utili per riconoscere difetti, individuare anomalie e regolare il processo. Supervised Learning, Unsupervised Learning e Reinforcement Learning offrono possibilità diverse in base agli obiettivi e ai dati disponibili. La loro integrazione richiede di unire competenze algoritmiche e conoscenza dei fenomeni fisici per rispondere alle esigenze concrete dell’impianto.

Tecnologie elettrotermiche per la granulazione farmaceutica: nuove possibilità per macchine e processi

Microonde, radiofrequenza e induzione sono le tecnologie elettrotermiche che possono offrire nuove prospettive nel trasferimento e controllo dell’energia nei processi di granulazione farmaceutica, interessando soprattutto le fasi in cui l’apporto termico è funzionale al processo come essiccazione, condizionamento e fusione. Per le aziende che sviluppano linee e macchine, si aprono opportunità concrete per rendere il processo di granulazione più rapido, controllabile ed efficiente.