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AI per manutenzione predittiva

3rdPlace

L’industria manifatturiera Italiana, oggi come non mai, è alla ricerca di soluzioni per migliorare l’affidabilità, le prestazioni e la sicurezza delle proprie filiere produttive.
Da un lato notiamo una forte attenzione sul controllo dei costi e sulla valorizzazione degli investimenti fatti, dall’altro emerge un forte interesse verso l’innovazione e l’Intelligenza Artificiale come strumento per contrastare la concorrenza internazionale. All’interno di questo panorama molto sfidante, 3rdPlace (tech company del gruppo Datrix) aiuta le aziende (anche PMI) ad ottenere il massimo ritorno dagli asset già a disposizione.

Un esempio particolarmente virtuoso riguarda la manutenzione predittiva dove, grazie alla possibilità di analisi dati in modalità Big Data tramite Machine Learning, diventa possibile monitorare in tempo reale le condizioni dell’intera filiera produttiva captando tempestivamente i segnali relativi a possibili guasti alle apparecchiature e rilevare anomalie prima che si trasformino in costosi incidenti (downtime).

Diversamente dai fornitori tradizionali, 3rdPlace non si propone come rivenditore di hardware o software preconfezionato, ma come un partner capace di offrire soluzioni altamente personalizzate in grado di rispondere puntualmente alle esigenze del cliente.

Partendo dagli asset, dai dati, dalle serie storiche già a disposizione e facendo leva su soluzione open-source proponiamo un percorso fortemente innovativo centrato su risultati tangibili e misurabili.

Il caso: AI per efficientare la produzione riducendo il downtime

Partendo una filiera produttiva già equipaggiata con diversi sensori dislocati in diverse aree (come ad esempio termocoppie, pressostato, accelerometro / vibrazioni, pinza amperometrica, telecamere, microfoni, etc.) ed avendo definito con la grande azienda cliente i KPI su cui lavorare per migliorare la produzione, come primo step ci si è preoccupati di convogliare tutti i dati all’interno di un unico contenitore (datalake) per rendere i dati incrociabili tra loro.
Successivamente, facendo leva sui dati raccolti, è stato possibile allenare diversi algoritmi di machine learning per monitorare ed efficientare i KPI di interesse.
Infine, si è consegnato al cliente una dashboard web capace di descrivere lo stato dell’intera filiera ed evidenziare eventuali anomalie e criticità.

Risultati

In soli 6 mesi siamo partiti dalla raccolta dei requisiti per poi completare lo studio di modellizzazione dati portando in produzione una soluzione basata su AI che ha permesso di fare la differenza. A distanza di un anno dalla messa in produzione i risultati riscontrati sono molto concreti:

  • 3 milioni di Euro risparmiati grazie ad “early-warning” su anomalie e danneggiamento del materiale,
  • 30% di riduzione del costo di manutenzione,
  • 25% di aumento della produzione,
  • 25% di riduzione del downtime.

Guarda l’intervento del nostro Matteo Bregonzio (Head of Research and Development del Gruppo Datrix) durante lo Smart Manufacturing Summit dove ha raccontato questo caso e spiegato come l’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale può migliorare i processi produttivi.