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Asset Management: sfide e opportunità nell'era dei Big Data

Con i recenti sviluppi nei settori della digitalizzazione (dei prodotti e delle linee di produzione), delle telecomunicazioni (comunicazioni wireless), dell’IIoT, della sensoristica pervasiva (wireless) e degli smart mobile devices, l’ammontare dei dati (informazioni) acquisite e storicizzati sta crescendo in modo esponenziale.
Per l’industria manifatturiera, il valore intrinseco dei BD sta nel fatto che integrano “conoscenze legate all’ingegneria e all’esercizio”.
• I sistemi Analytics consentono di estrarre le informazioni necessarie per sviluppare i sistemi di Asset Management di interesse, per esempio:
• Identificazione di processo per lo sviluppo di strategie di controllo (più o meno avanzate);
• Sistemi di Manutenzione Predittiva;
• Sistemi di Alarm Mangement;

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SAVE Milano aprile 2017 L’Asset Management nel Manifatturiero Intelligente

Pubblicato
da Alessia De Giosa
SAVE Milano 2017Segui aziendaSegui




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Estratto del testo
Gli atti dei convegni e pi di 8.000 contenuti su www.verticale.net Milano L'Asset Management per il Manifatturiero Intelligente San Donato Milanese, 19 Aprile 2017 ! Asset Management: Sfide e Opportunit nell'Era dei Big Data' ! Alberto Servida! Dipartimento di Chimica e Chimica Industriale - Universit di Genova! e! Associazione Nazionale Italiana Per L'Automazione! e-mail: servida@unige.it! L'Asset Management per il Manifatturiero Intelligente San Donato Milanese, 19 Aprile 2017 ! Agenda! '' Cosa sono i Big Data (BD)!
! '' Big Data nell'industria manifatturiera! '' Asset Management come 'prodotto' della valorizzazione dei BD ! ! '' Conclusioni! L'Asset Management per il Manifatturiero Intelligente San Donato Milanese, 19 Aprile 2017 ! Big Data (BD) (1)! '' Con i recenti sviluppi nei settori della digitalizzazione (dei prodotti e delle linee di produzione), delle telecomunicazioni (comunicazioni
wireless), dell'IIoT, della sensoristica pervasiva (wireless) e degli smart
mobile devices, l'ammontare dei dati (informazioni) acquisite e
storicizzati sta crescendo in modo esponenziale.! '' Il 'valore' dei BD oramai riconosciuto in diversi settori: dall'ingegneria alla medicina, al commercio alla finanza.! '' Il solo possesso di BD non conferisce alcun vantaggio competitivo se non si hanno strumenti di analisi adeguati che
consentono di valorizzare i 'dati' distillando (estraendo) conoscenza.! L'Asset Management per il Manifatturiero Intelligente San Donato Milanese, 19 Aprile 2017 ! Big Data (2)! '' Se non si analizzano i BD in modo adeguato si rischia di fare la fine dei saggi del racconto 'I sei ciechi e l'elefante' da 'L'alfabeto della
saggezza: 21 racconti da tutto il mondo' (Coles e Ross, Einaudi 2010.)! L'Asset Management per il Manifatturiero Intelligente San Donato Milanese, 19 Aprile 2017 ! Big Data (3)! '' Se i ciechi avessero condiviso le proprie conoscenze (intrinsecamente parziali) sarebbero stati in grado di arrivare ad una raffigurazione
dell'elefante pi corretta.! '' E' la 'visione di insieme' che consente di estrarre il corretto contenuto di informazione: la proboscide, la coda, le zanne, i fianchi, le orecchie,
le zampe sono le informazioni eterogenee (ottenute da fonti diverse - i
ciechi-) del BD (elefante).! '' Tipicamente i BD sono caratterizzati dalle 3 (5) V:! '' Volume;! '' Velocit;! '' Variet;! '' Veridicit;! '' Valore.! L'Asset Management per il Manifatturiero Intelligente San Donato Milanese, 19 Aprile 2017 ! Big Data nell'Industria Manifatturiera (1)! '' L'industria manifatturiera sicuramente genera database che sono massivi ed eterogenei (variet).! Beretta, 2007 L'Asset Management per il Manifatturiero Intelligente San Donato Milanese, 19 Aprile 2017 ! Big Data nell'Industria Manifatturiera (2)! '' La variet sta nella diverse tipologie di informazioni (misure) acquisite e storicizzate.! Ge e Chen, 2016 L'Asset Management per il Manifatturiero Intelligente San Donato Milanese, 19 Aprile 2017 ! Big Data nell'Industria Manifatturiera (3)! '' La velocit sta nel fatto che le varie misure sono acquisite con velocit di acquisizione differenti (devono essere sincronizzate).! Ge e Chen, 2016 Ge e Chen, 2016 L'Asset Management per il Manifatturiero Intelligente San Donato Milanese, 19 Aprile 2017 ! Big Data nell'Industria Manifatturiera (4)! '' Il valore sta nel fatto che le misure acquisite consentono di di acquisire una conoscenza del processo (sistema): per pianificare
interventi di miglioramento necessario conoscere il processo come
sistema integrato.! 'I often say that when you can measure
what you are speaking about, and
express it in numbers, you know
something about it; but when you
cannot measure it, you cannot express
it in numbers, your knowledge is of a
meagre and unsatisfactory kind: it may
be the beginning of knowledge '' (Lord
Kelvin, 1883)! L'Asset Management per il Manifatturiero Intelligente San Donato Milanese, 19 Aprile 2017 ! Big Data nell'Industria Manifatturiera (5)! '' La tipica architettura di un sistema di acquisizione ' storicizzazione ' ed uso.! Dati di processo in tempo reale Archiviazione Archivio dati storici Analisi dei dati, definizione del model o, addestramento e validazione Predizioni in tempo reale per control o ed ottimizzazione Sistema di control o Predizione di valori e setpoint di processo Dati dal processo e dai laboratori Model i Roveta, 2007 L'Asset Management per il Manifatturiero Intelligente San Donato Milanese, 19 Aprile 2017 ! Big Data: Valorizzazione! '' La valorizzazione dei BD coinvolge tre attivit primarie: ! Data Management Statistical and Machine Learning Visualization Il prodotto della valorizzazione dei BD sono i
sistemi di Asset Management! L'Asset Management per il Manifatturiero Intelligente San Donato Milanese, 19 Aprile 2017 ! Big Data: Valorizzazione! '' La valorizzazione dei BD coinvolge tre attivit primarie: ! Data Management Statistical and Machine Learning Visualization Il prodotto della valorizzazione dei BD sono i
sistemi di Asset Management! L'Asset Management per il Manifatturiero Intelligente San Donato Milanese, 19 Aprile 2017 ! Statistical and Machine Learning (1)! '' Costituiscono il cuore di ci che viene pi comunemente indicato con Analytics.! (a) Sistemi supervised. Sono
tipicamente impiegati per
formulare modelli per la stima
(predizione) di attributi di
qualit/prestazione o di classi.!
I parametri del modello sono
calcolati minimizzando una
funzione obiettivo.! Beck et al., 2016 L'Asset Management per il Manifatturiero Intelligente San Donato Milanese, 19 Aprile 2017 ! Statistical and Machine Learning (2)! '' Costituiscono il cuore di ci che viene pi comunemente indicato con Analytics.! (b) Sistemi unsupervised.
Sono sistemi tipicamente
u t i l i z z a t i p e r r i d u r r e l a
dimensionalit e per analisi di
clusterizzazione.! Beck et al., 2016 L'Asset Management per il Manifatturiero Intelligente San Donato Milanese, 19 Aprile 2017 ! Principal Component Analysis PCA (1)! '' E' una metodologia che consente di ridurre la dimensionalit del sistema, ovvero, il numero di variabili da utilizzare per descrivere la
variabilit il dataset originario.! '' Ci realizzato attraverso una trasformazione lineare (roto- traslazione) che trasforma le variabili fisiche originali in variabili
trasformate non correlate!! L'Asset Management per il Manifatturiero Intelligente San Donato Milanese, 19 Aprile 2017 ! Principal Component Analysis PCA (2)! '' Metodologia molto potente per l'ingegnere di processo per: a) identificare sensor faults; b) assetti anomali; c) identificazione di
processo ' ! L'Asset Management per il Manifatturiero Intelligente San Donato Milanese, 19 Aprile 2017 ! Industria 4.0: Tecnologie Abilitanti! '' Non confondere tecnologie con servizi: l'Asset Management (di cui la Manutenzione Predittiva il 'servizio' pi noto) un servizio e non
una tecnologia.! L'Asset Management per il Manifatturiero Intelligente San Donato Milanese, 19 Aprile 2017 ! Conclusioni! '' I BD devono essere considerati come dei veri e propri assetti intangibili.! '' Per l'industria manifatturiera, il valore intrinseco dei BD sta nel fatto che integrano 'conoscenze legate all'ingegneria e all'esercizio'.! '' I sistemi Analytics consentono di estrarre le informazioni necessarie per sviluppare i sistemi di Asset Management di interesse, per
esempio:! '' Identificazione di processo per lo sviluppo di strategie di controllo (pi o meno avanzate);! '' Sistemi di Manutenzione Predittiva;! '' Sistemi di Alarm Mangement;! '' Sistemi di identificazione precoce di malfunzionamenti (Early Warning Systems);! '' Sistemi di monitoraggio delle prestazioni '! Il vero problema nelle competenze (skill) richieste
per una valorizzazione efficace dei BD!


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