Evento live in presenza
Accelera l'innovazione: DOE e Bayesian Optimization
Data: 18 giugno
Ora: 09:30-15:15 CEST
Sede: SAS Institute srl
Via Darwin 20/22, 20143 Milano
Registrazione: gratuita ma obbligatoria.
Una ricerca più efficiente, orientata ai risultati
Gli approcci tradizionali one-factor-at-a-time (OFAT) sono lenti, costosi e spesso inconcludenti. In un contesto di ricerca sempre più competitivo, i team hanno bisogno di metodi più intelligenti per generare conoscenza, ottimizzare i processi e prendere decisioni rapide e fondate.
Scopri un approccio moderno alla sperimentazione
Ti invitiamo a partecipare al nostro seminario in presenza per scoprire come il Design of Experiments (DOE) possa aiutarti a:
- Ridurre il numero di esperimenti, massimizzando le informazioni ottenute
- Ottenere risultati più chiari, affidabili e interpretabili
- Accelerare l'innovazione e il miglioramento dei processi
- Prendere decisioni rapide, sicure e basate sui dati
Cosa tratteremo
- Ottimizzazione efficiente della sperimentazione attraverso il DOE
- Applicazione della Bayesian Optimization per accelerare la scoperta e il processo decisionale
- Strategie per ridurre il time-to-market dei tuoi prodotti
Workshop su Bayesian Optimization
Nel pomeriggio potrai partecipare a un workshop hands-on dedicato alla Bayesian Optimization: scoprirai come questa metodologia sfrutti i risultati sperimentali precedenti per identificare in modo efficiente le condizioni ottimali del tuo processo, riducendo al minimo il numero di esperimenti necessari.
I posti sono limitati, prenota il tuo oggi stesso.
Programma
| Orario | Argomento | Relatore |
| 09:30 | Registrazione e caffè | |
| 10:00 | Benvenuto e introduzione |
Paola Diana, JMP Stefano Cabot, JMP |
| 10:05 | Accelerare l'innovazione con la progettazione di esperimenti | Marco Salfi, JMP |
| 10:45 | Pausa e networking | |
| 11:05 | Ottimizzazione bayesiana: dallo spazio pieno alla focalizzazione sulle risposte | Marco Salfi, JMP |
| 12:00 | Pranzo | |
| 13:15 | Workshop sull'ottimizzazione bayesiana | Marco Salfi, JMP |
| 14:45 | Domande e risposte |
Paola Diana, JMP Stefano Cabot, JMP |
| 15:00 | Conclusione |
Marco Salfi
Senior Systems Engineer
Marco Salfi è entrato in JMP Statistical Discovery come Senior Systems Engineer dopo una vasta esperienza nell'industria petrolifera e del gas. Ha ricoperto diversi ruoli in ExxonMobil in tre paesi differenti (Italia, Belgio e Stati Uniti), concentrandosi sulla produzione e sulla catena di approvvigionamento.
Salfi ha una laurea magistrale in ingegneria energetica; ha completato un executive program in trasformazione digitale presso il Politecnico di Milano.