Anomalie riconosciute dai dati di produzione
Analizza i dati di produzione e segnala andamenti anomali.
In sintesi
- Cosa fa
- Analizza i dati di produzione e segnala andamenti anomali.
- Per chi
- Aziende di produzione con macchine e sensori che generano dati.
- Risultato atteso
- Problemi riconosciuti prima, invece che a danno avvenuto.
Il problema.
I dati delle macchine ci sono, ma nessuno li guarda finché qualcosa si rompe o un lotto esce difettoso.
Come funziona.
- 1RaccoltaI dati di macchine e sensori arrivano in un unico posto.
- 2ModelloSi addestra sullo storico per riconoscere il normale funzionamento.
- 3SegnaleUn andamento anomalo genera un avviso.
- 4InterventoChi è responsabile verifica e interviene.
Cosa serve.
Sistemi coinvolti
- Macchine e sensori
- Dynos
- Sistemi di produzione
Componenti AI
- Machine learning per l’individuazione delle anomalie
Prerequisiti
- Dati storici di qualità.
- Una persona che conosce le macchine per validare i segnali.
Quando non farlo.
Senza dati storici affidabili: prima si mette in piedi il monitoraggio.
Costruiamo valore, insieme.
Un processo da digitalizzare, uno strumento da far funzionare o un’idea da sviluppare: tutto inizia da una conversazione.
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