Politiche e tecnologie per l’industria digitale

Con moneo DataScience Toolbox, ifm mette l’intelligenza artificiale a portata di mano di responsabili di pianificazione, produzione e manutenzione grazie a uno strumento semplice e su misura per il monitoraggio intelligente e l’ottimizzazione dei processi di produzione con avvisi e allarmi tempestivi.

ifm moneo è la piattaforma IIoT che unisce l’OT (Operation Technology) all’IT (Information Technology). I dati dei sensori generati negli impianti di produzione possono essere letti, elaborati facilmente e utilizzati per prendere decisioni aziendali sostenibili.

La sua struttura modulare, costituita da un software di base e da applicazioni, ad es. per il Condition Monitoring o per la parametrizzazione dei sensori IO-Link, consentono di creare un pacchetto software su misura per ogni singola esigenza. Con moneo come “cassetta digitale degli attrezzi”, il cliente ha sempre a portata di mano tutti gli strumenti necessari per realizzare i propri progetti IIoT.

L’ultimo nato della famiglia è moneo DataScience Toolbox, il modulo di intelligenza artificiale, che grazie allo strumento SmartLimitWatcher consente il rilevamento automatico e tempestivo delle anomalie di una variabile di processo critica sulla base dei dati dei sensori dipendenti e dei parametri di processo. Viene utilizzato per il monitoraggio permanente della variabile di processo critica (variabile target) in relazione alla qualità della produzione o alle condizioni dell’impianto (es. temperatura, flusso, vibrazioni, corrente assorbita), favorendo un monitoraggio intelligente e un’ottimizzazione dei processi di produzione.

Con l’aiuto dei metodi AI, un modello matematico basato sui dati storici viene impostato e usato per il confronto permanente nominale/reale tra le variabili target misurate e previste. Attraverso il calcolo aggiuntivo degli intervalli dinamici di valori plausibili (bande di confidenza) per la variabile target, il comportamento rilevato della variabile target può essere valutato in modo permanente e le discrepanze possono essere trasmesse automaticamente.

È possibile definire le soglie di avviso e di allarme (presto, medio, tardi), visualizzate nell’applicazione. In questo modo, si può reagire rapidamente in caso di variazioni all’interno del processo di produzione e intervenire in modo proattivo grazie ad un ottimale rilevamento tempestivo.

Con moneo datascience Toolbox responsabili di pianificazione e produzione e personale di manutenzione ottengono un facile accesso ai metodi di intelligenza artificiale senza dover necessariamente avere un proprio bagaglio di esperienza di data science.

Con SmartLimitWatcher sono sufficienti 5 semplici passaggi guidati per implementare un sistema di monitoraggio intelligente senza il supporto di un esperto.

Innanzitutto, si parte dalla selezione della variabile misurata da monitorare, la variabile target (1. Target variable).

Quindi si selezionano le variabili di supporto adatte a descrivere le prestazioni di processo della variabile misurata da monitorare (2. Support variables).

Successivamente si procede ad avviare il training automatico del modello di Intelligenza Artificiale (3. Calculation), quindi alla valutazione dei risultati e selezione automatica del modello più adatto (4. Result).

Infine, nell’ultima fase (5. Apply) SmartLimitWatcher avvia il monitoraggio intelligente del processo una volta attivati i limiti di allarme dinamico o di preallarme.

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