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Manutenzione Predittiva e industria 5.0
Manutenzione Predittiva e industria 5.0: il potenziale di business dei dati raccolti
Di Nisio Riccardo - Diskover
Sommario
Industria 5.0 e Industria 4.0
Case History:
-Anomaly detection per ridurre i tempi di down-time (manifatturiero)
- Ottimizzare il processo di una linea di montaggio (automotive)
Industria 4.0
Si basa su Automazione industriale, IoT, digitalizzazione, MES, ERP, Logistica integrata, Big Data.
Industria 5.0
Smart Factory. Maggior risalto a soluzioni <> e sostenibili
(Industria 5.0 verso una industria europea sostenibile, humancentric e resiliente - Commissione Europea - gennaio 2021).
Nella presentazione sono illustrati con foto, immagini e grafici le due case histories.
Case study 1
Anomaly detection per ridurre i tempi di down-time (manifatturiero)
- Acquisizione di circa 4.000 dati al secondo (86.400 x 4.000) e storage in cloud
- Addestramento sistema a riconoscere determinate anomalie
- Deploy on edge e previsione in real time
- action control
Case study 2
Anomaly detection su linea produzione automotive
- Acquisizione dati del passato
- Addestramento sistema a riconoscere determinate anomalie
- Deploy on edge e previsione in real time. Ricostruzione tempi ciclo produzione Nella settimana che va dal 7 al 14 luglio del
2022 Rewind ha identificato 6 anomalie su 6 che se ne sono verificate
Ogni soluzione di AI va testata e costruita ad hoc sulle specifiche esigenze di produzione.
Si basa su Automazione industriale, IoT, digitalizzazione, MES, ERP, Logistica integrata, Big Data.
Industria 5.0
Smart Factory. Maggior risalto a soluzioni <
(Industria 5.0 verso una industria europea sostenibile, humancentric e resiliente - Commissione Europea - gennaio 2021).
Nella presentazione sono illustrati con foto, immagini e grafici le due case histories.
Case study 1
Anomaly detection per ridurre i tempi di down-time (manifatturiero)
- Acquisizione di circa 4.000 dati al secondo (86.400 x 4.000) e storage in cloud
- Addestramento sistema a riconoscere determinate anomalie
- Deploy on edge e previsione in real time
- action control
Case study 2
Anomaly detection su linea produzione automotive
- Acquisizione dati del passato
- Addestramento sistema a riconoscere determinate anomalie
- Deploy on edge e previsione in real time. Ricostruzione tempi ciclo produzione Nella settimana che va dal 7 al 14 luglio del
2022 Rewind ha identificato 6 anomalie su 6 che se ne sono verificate
Ogni soluzione di AI va testata e costruita ad hoc sulle specifiche esigenze di produzione.
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Fonte: MCMA ottobre 2022 Condition monitoring e manutenzione preventiva 4.0
Mercati: Meccanica, Trasporti e Automotive
