z = −1 + i' nα = θ + 2πk ax + by + cz + d = 0 a (f(x + T) = f(x), ∀ x ∈ IR) (f(−x) = f(x), ∀ x ∈ D) 2x + 2y + z + 4t = 0 z = −1 + i u = ρ (cosα + isinα) x + by + cz + d = 0 a (f(x + T) = f(x), ∀ x ∈ IR) (f(−x) = f(x), ∀ x ∈ D) −x + 2y + z + t = −1 2x + 2y + z + 4t = 0 C = {z = x + iy x, y ∈ IR} z = −1 + i nα = θ + 2πk u = ρ (cosα + isinα) f(x) = 3x − 2 z = r (cosθ + isinθ) (f(−x) = f(x), ∀ x ∈ D) −x + 2y + z + t = −1 2x + 2y + z + 4t = 0 C = {z = x + iy x, y ∈ IR}

Math for a better future

Moxoff

Scopri Moxoff

Generiamo innovazione

MathFusion
Multisettoriali
Abilitatori di innovazione

Soluzioni

z = −1 + i nα = θ + 2πk u = ρ (cosα + isinα) f(x) = 3x − 2 2x + 2y + z + 4t = 0 −x + 2y + z + t = −1 nα = θ + 2πk
best-match.svg

Best Match

Saper rispondere ai clienti rapidamente e con un alto grado di personalizzazione è un fattore competitivo differenziante.

z = −1 + i' nα = θ + 2πk u = ρ (cosα + isinα) −x + 2y + z + t = −1 2x + 2y + z + 4t = 0 C = {z = x + iy x, y ∈ IR} z = −1 + i nα = θ + 2πk
predictive-maintenance.svg

Predictive Maintenance

Come migliorare la pianificazione degli interventi di manutenzione, così da limitare l’impatto sulla produzione e migliorare il servizio offerto ai clienti.

C = {z = x + iy x, y ∈ IR} 2x + 2y + z + 4t = 0 z = −1 + i nα = θ + 2πk −x + 2y + z + t = −1 a (f(x + T) = f(x), ∀ x ∈ IR) (f(−x) = f(x), ∀ x ∈ D) nα = θ + 2πk
workfore-scheduler.svg

Workforce Scheduler

Analizzare diversi scenari per trovare quello che meglio risolve il trade-off tra costi e livello di servizio per la programmazione degli orari del personale.

a (f(x + T) = f(x), ∀ x ∈ IR) (f(−x) = f(x), ∀ x ∈ D) −x + 2y + z + t = −1 2x + 2y + z + 4t = 0 C = {z = x + iy x, y ∈ IR} 2x + 2y + z + 4t = 0 nα = θ + 2πk −x + 2y + z + t = −1
real-time-monitoring.svg

Real Time Monitoring & Anomaly Detection

Monitorare e anticipare fenomeni che influenzano l'evolversi di un processo o la vita di un prodotto.

Highlights del mese