L’ottimizzazione degli asset di produzione si ottiene con tempestivi tempi di intervento prima del loro deterioramento, ma allo stesso tempo con la minimizzazione di questi eventi di intervento.

Per riuscire in questo duplice obiettivo è necessario un monitoraggio real time delle condizioni di produzione dell’impianto, integrando ad un sistema di supervisione una serie di indicazioni di criticità per permettere di identificare e localizzare il problema che si viene a creare.

Spesso però il monitoraggio passivo non è sufficiente ad evitare le situazioni peggiori per la linea di produzione, ovvero i fermi macchina.

La strategia vincente porta il monitoraggio in fase attiva: tramite modelli di machine learning che sono in grado di imparare dai pattern comportamentali dell’impianto, si può riconoscere il comportamento di anomalia che precede l’evento critico quando le condizioni operative rientrano ancora in un range di normalità.

Affidarsi ad un sistema di intelligenza artificiale permette di monitorare ed interpretare una grande quantità di eventi in modo continuo.

Grazie ai feedback forniti si può intervenire sul componente, oppure modificare i parametri di processo al fine di preservare gli asset fino alla manutenzione ordinaria.

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Durante il primo incontro si analizzano le problematiche dell’impianto da monitorare e i dati raccolti dal campo che ne permettono la tracciabilità

Understand
Il primo risultato è una dashboard di monitoraggio, dove si effettua una fotografia istantanea dell’impianto, tramite un digital twin, che permette di avere il controllo dello stato e strumenti di notifica

Solve
Il sistema viene arricchito tramite l’aggiunta delle informazioni calcolate dai modelli predittivi, che permettono di affiancare alla situazione attuale anche un’indicazione statistica dello stato raggiunto in momenti successivi.