Dispositivo proprietario per il controllo dello stato di salute della macchina
Connetti le tue macchine al Cloud per ridurre i costi di manutenzione grazie al nostro algoritmo di Machine Learning sviluppato internamente.
La manutenzione dei macchinari è da sempre un aspetto critico nella gestione delle risorse aziendali. Fondamentale è scegliere l'approccio migliore tra Manutenzione Reattiva, Preventiva o Predittiva che riesca a conciliare costi e numero di interventi.
Approccio tradizionale: si ripara il danno non appena si verifica. L'imprevedibilità nel tempo e nell'intensità del danno ne fanno la soluzione più dispendiosa in termini di risorse e costi.
Si eseguono controlli ad intervalli di tempo stabiliti. Riduce l'imprevedibilità ma rimane il rischio di un guasto inaspettato che può bloccare l'attività produttiva senza preavviso.
Con l'avvento dell'Industria 4.0 e dell'IoT, si supera il limite dell'imprevedibilità. Monitoraggio continuo, in tempo reale e a basso costo. Algoritmi di Machine Learning predicono il guasto prima che accada.
Utilizziamo dispositivi IoT ingegnerizzati e prodotti in casa che comunicano e analizzano in Cloud in tempo reale i dati dai macchinari. Grazie ad algoritmi di Machine Learning addestrati ad hoc si riuscirà a prevedere eventuali guasti del sistema così da ridurre costi e ore uomo di manutenzione.
Provisioning e processo di configurazione dell'impianto IoT che si interfaccerà alle risorse da monitorare. Saranno adattati i sensori alle specifiche caratteristiche della macchina per la massima precisione di rilevamento.
Acquisizione dati in tempo reale da impianto IoT, che comunica con la nostra infrastruttura Cloud PROCYB® ENGINE IoT, permettendo l'acquisizione di misure in modo selettivo. Può essere fornito già integrato in hardware di nuovo sviluppo, oppure integrato in hardware di terze parti.
Controllo in tempo reale dello stato delle macchine e dell'intero impianto IoT, gestendo gli asset sia a livello di risorse che di componenti dell'impianto.
Definizione di soglie di allarme a seguito del verificarsi di particolari condizioni dettate dal nostro algoritmo di Machine Learning, che prevedrà i potenziali rischi futuri e suggerirà le misure da intraprendere.
Una volta acquisiti i dati dalle macchine, il PROCYB® ENGINE IoT elabora e aggrega i dati di misura e monitoraggio, per analizzare le condizioni di salute degli stessi. Fornirà poi i risultati in dashboard e report per tenere sotto controllo i KPI di interesse, così da estrapolare informazioni utili per la manutenzione predittiva, l'ottimizzazione e la riduzione dei costi.
Il tutto è supportato dai nostri algoritmi di Machine Learning in grado di applicare modelli statistici, di calcolo delle probabilità e algoritmi di intelligenza artificiale ai big data acquisiti.
Si analizzeranno dati macchina, dati storici relativi a guasti, riparazioni, condizioni operative e requisiti di manutenzione, consentendo di prevedere il guasto, identificare anomalie di prestazione ed eseguire l'analisi delle cause principali.
Scopri come PROCYB® ENGINE IoT può ridurre i tempi di fermo e abbattere i costi di manutenzione. Prima valutazione gratuita, senza impegno.