Le facilità con cui si può sensorizzare la linea di produzione e raccogliere grandi quantità di dati permette di costruire una storia di ogni evento di processo.

Spesso questo si conclude con alcune verifiche di conformità, oppure si ottengono più avanti nel tempo feedback qualitativi su un prodotto, dal quale si può risalire a tutte le fasi di produzione che lo hanno caratterizzato

L’analisi dell’intera finestra temporale di processo può quindi essere correlata agli indici forniti da questi riscontri qualitativi: una prima analisi statistica potrebbe portare a scoprire quali sono le condizioni di produzione critiche che portano potenzialmente anche allo scarto.

L’intera linea di produzione potrebbe inoltre trovarsi rappresentata nel digital twin, grazie al quale si potrebbe disporre di un sistema di monitoraggio real-time delle condizioni di produzione, dove si può inserire una diagnostica delle situazioni critiche, fornendo ai supervisori un sistema di avvertimento ed allarmistica.

Infine, il digital twin potrebbe essere arricchito con segnalazioni prodotte da modelli predittivi che forniscono indicazioni sull’andamento del processo rispetto agli indici qualitativi che si vogliono ottenere a valle.

Discover
Durante il primo incontro si analizzano le fonti dati a disposizione e si estrapolano le indicazioni qualitative che si desidera monitorare

Understand
Si effettua un’analisi statistica per scoprire quanto i parametri effettuati permettono di trovare relazioni cause-effetto nei confronti degli indici qualitativi. Se l’analisi riporta risultati promettenti, si passa allo studio di modelli predittivi off-line e se ne discutono le prestazioni.

Solve
Il sistema completo viene messo on-line: si produce il digital twin del processo, i modelli predittivi sono portati in azione durante il processo ed integrati nella dashboard di monitoraggio.