Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Prognostic Health Management: strumenti e tecniche per un approccio data-driven e non supervisionato alla manutenzione predittiva dei sistemi di produzione |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Prognostic Health Management: tools and techniques for a data-driven, unsupervised approach to predictive maintenance of Production systems |
| Campo principale della ricerca | Engineering |
| Sottocampo della ricerca | Industrial engineering |
| Settore Concorsuale | 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione |
| S.S.D | - |
| Descrizione sintetica in italiano | Il progetto ha l’obiettivo di individuare una metodologia per l’implementazione di una strategia manutentiva predittiva che non sia basata su alcuna conoscenza a priori del comportamento del componente/sistema, sia nello stato nominale che in ogni possibile stato di guasto. A tal fine si prenderà come riferimento lo stadio evolutivo della manutenzione su condizione, teorizzato con l’acronimo PHM . Si tratta di un processo complesso e che, partendo dalla raccolta di dati provenienti dal condition monitoring, passa attraverso le fasi di analisi dei segnali, diagnostica e prognostica, servendosi delle più recenti scoperte in ambito big data analytics. L’obiettivo principale del progetto è quello di individuare una procedura sistematica che consenta di determinare la relazione tra grandezza misurata e comportamento di un componente/sistema con un approccio totalmente non supervisionato che, idealmente, possa essere applicato già dal primo istante in cui la macchina entra in funzione. |
| Descrizione sintetica in inglese | The project aims to identify a methodology for the implementation of a predictive maintenance strategy that is not based on any a priori knowledge of the behaviour of the component/system, both in its nominal state and in any possible failure state. To this end, the recent evolutionary stage of condition-based maintenance, theorised by the acronym PHM - Prognostic Health Management, will be taken as a reference. This is a complex process which, starting from the collection of data from condition monitoring, goes through the phases of signal analysis, diagnostics and prognostics, using the most recent discoveries in the field of big data analytics. The main objective of the project is to identify a procedure for determining the relationship between the measured quantity and the behaviour of a component/system using a totally unsupervised approach that can ideally be applied from the very first moment the machine is put into operation. |
| Data del bando | 06/10/2021 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
All |
| Nazionalità dei candidati |
All |
| Sito web del bando | https://bandi.unibo.it/ricerca/assegni-ricerca |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
|---|---|
| Criteri di selezione in italiano (breve descrizione) | il bando e la modulistica per partecipare alla procedura di valutazione comparativa sono disponibili all'indirizzo: https://bandi.unibo.it/ricerca/assegni-ricerca |
| Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) | to apply for research grants fill out the form available at the following address: https://bandi.unibo.it/ricerca/assegni-ricerca |
| Nome dell'Ente finanziatore | ALMA MATER STUDIORUM - UNIVERSITA' DI BOLOGNA - - DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA INDUSTRIALE |
|---|---|
| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Bologna |
| Sito web | http://www.unibo.it |
| alberto.regattieri@unibo.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
|---|
| Data di scadenza del bando | 22/10/2021 - alle ore 00:00 |
|---|---|
| Come candidarsi | Other |