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La manutenzione dell’era digitale: IoT & Machine Learning

- Manutenzione Correttiva
- Manutenzione Preventiva
- Manutenzione Predittiva Manuale
- Industry Vision: Manutenzione predittiva
Case 1 - Ottimzzazione fermi macchina
- Industry 4.0: Case study IoT & Bi
Case 2 - Otimizzazione processo produttivo
- Social Collaboration sulle linee di produzione (caso Barilla)

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Atti di convegni o presentazioni contenenti case history
MCM ottobre 2018 La manutenzione dell’era digitale: strumenti, automazione, metodologie e persone

Pubblicato
da Benedetta Rampini
MCM 2018Segui aziendaSegui




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Estratto del testo
Veronafiere 17-18 ottobre 2018 Vi aspettiamo a mcT Petrolchimico Milano, 29 novembre 2018 Cogenerazione Termotecnica Industriale Pompe di Calore 27 ottobre Cogenerazione Termotecnica Industriale Pompe di Calore Alimentare Alimentare Petrolchimico Alimentare 28 ottobre Alimentare Petrolchimico Alimentare Alimentare Petrolchimico Visione e Tracciabilit 28 ottobre Luce Energia Domotica LED Luce Energia Domotica LED Petrolchimico Alimentare Petrolchimico Petr 17 Ottobre 2018 - Verona XII EDIZIONE MCM FUTURE INDUSTRY 4.1 SMART TECHNOLOGY HUMAN ORIENTED INJENIA CLOUD VISION 17 Ottobre 2018 - Verona XII EDIZIONE MCM Google Premier Partner Nomination best 8 'Global Partner of the Year ' ' System Integrator dal 2005 ' Google Premier Partner dal 2010 ' Carl Software Partner dal 2015 ' Tableau Partner dal 2016 +100 collaboratori 3 aziende nella rete d'impresa + 700 clienti: small, medium, enterprise Chi Injenia 17 Ottobre 2018 - Verona XII EDIZIONE MCM Industry 4.0 approach: Digital Transformation is
the Future of Manufacturing
Engagement at scale: Leverage data, video, apps, and the web for every employee, customer, and supplier touch point Cloud: Manufacturing work is accelerated Collective Intelligence: Leverage data from any machine/device Collaboration: Accelerating processes globally across the
supply chain Data: Inexpensively store massive amounts and securely access
it anywhere Master the Digital Marketplace Embrace
Digital
Manufacturing
17 Ottobre 2018 - Verona XII EDIZIONE MCM Industry 4.0 approach: Operational Efficiency Riduzione costi & miglioramento processi Migliorare il ritorno sugli investimenti Flessibilit e riduzione Time to Market Sinergie & integrazione Tracciamento e sincronizzazione Previsione Virtualizzazione & Simulazione Collaborazione ' Elevata customizzazione dei prodotti
' Tracciabilit dei prodotti/ bilanciamento mat. prime
' Processi decisionali istantanei nella supply chain
' ' ' Riduzione dei fermi macchina
' Riduzione consumi energetici
' Incremento qualit prodotto/processo
' ' ' Virtual prototyping /simulazione processi
' Realt aumentata per la manutenzione
' Additive manufacturing (3D)
' ' ' Collaborazione uomo-macchina
' Interazione in real-time dell'ecosistema industriale
' Open innovation
' ' Le leve dell'Industry 4.0 Principali benefici ottenibili Nuovi modelli di business ' Servizi ad alto valore aggiunto
' Prodotto come servizio
' Monetizzazione dei dati generati
' ' Incremento dei ricavi La realizzazione del nuovo paradigma industriale consente benefici disruptive
su diversi fronti
17 Ottobre 2018 - Verona XII EDIZIONE MCM Manutenzione CORRETTIVA Causata da rottura degli asset imprevista Riparazione costosa e fermo produzione Qualit del prodotto alterata prima del fermo 17 Ottobre 2018 - Verona XII EDIZIONE MCM Manutenzione PREVENTIVA Nella maggior parte dei casi inutile Basata su una pianificazione Inutile o incapace di prevedere l'imprevedibile 17 Ottobre 2018 - Verona XII EDIZIONE MCM Manutenzione Predittiva Manuale Caratteristiche: ' Basata sull'esperienza degli addetti ' Best effort e comunque non real time ' Incapace di analizzare grandi moli di dati 17 Ottobre 2018 - Verona XII EDIZIONE MCM Caratteristiche: ' Progettata Basata sull'esperienza degli addetti ' Best effort e comunque non real time ' Incapace di analizzare grandi moli di dati attraverso il machine learning Manutenzione Predittiva Manuale 17 Ottobre 2018 - Verona XII EDIZIONE MCM ACQUISIZIONE E INGESTION DATI ANALISI DATI e PREDIZIONE AZIONE e VISUALIZZAZIONE DATI Social Collaboration - AR e VR - Interfacce Conversazionali ' Applicativi ' IOT ' Datawarehouse scalabile e flessibile ' tecniche di analisi di ML ' B.I. ' Integrazione con CMMS Carl dei dati di predittiva ' Integrazione gestionali (ERP, MES) Industry Vision: Manutenzione predittiva 17 Ottobre 2018 - Verona XII EDIZIONE MCM CASE 1:
OTTIMIZZAZIONE FERMI MACCHINA
17 Ottobre 2018 ' Verona XXVII Congresso Nazionale A.I.MAN. Industry 4.0: Case study I blocchi delle macchine di produzione creano un pesante impatto al cliente e un oneroso effort di attivit
al produttore
17 Ottobre 2018 - Verona XII EDIZIONE MCM ' Individuare i fermi macchina pi frequenti ' Prevedere fermi macchina a diversi intervalli temporali ' Individuare segnali allarme Problema 17 Ottobre 2018 - Verona XII EDIZIONE MCM ' Analisi dati storici ' Implementazione algoritmi di previsione di fermata ' Individuazione di 'predittori' di fermata Soluzione 17 Ottobre 2018 - Verona XII EDIZIONE MCM Minimizes costs Products Used
Google Compute Engine, Google BigQuery, Google
ML, Google Dataflow, Google Datalab 'We can now predict our downtime
machines so we are able to act before it
happens '
2TB few seconds Solution
Using Google Cloud Platform services, we built a
model in order to predict minutes before a dowtime
happens. Solution that analyzes in real time huge
amount of logs. Reduces Revenue Increasing Industry 4.0: Case study IoT & Bi 17 Ottobre 2018 - Verona XII EDIZIONE MCM CASE 2:
OTTIMIZZAZIONE PROCESSO PRODUTTIVO
17 Ottobre 2018 - Verona XII EDIZIONE MCM ' Necessit di ridurre i lotti produttivi dal mercato ' Lunghe regolazioni e setup per successivo lotto ' Alta manualit nelle regolazioni di linea ed esperienza difficilmente trasferibile Problema 17 Ottobre 2018 - Verona XII EDIZIONE MCM XXVII Congresso Nazionale A.I.MAN. ' Raccolta dati di produzione - Industrial IoT. ' Implementazione algoritmi di previsione qualit. ' Sviluppo di logica di retroazione sui controlli su app mobile => wearable Soluzione 17 Ottobre 2018 - Verona CASE 2:
OTTIMIZZAZIONE TRASPORTI
17 Ottobre 2018 - Verona XII EDIZIONE MCM ' Obiettivo di migliorare SLA su tempo di consegna. ' Necessit di non usare pi risorse di quante destinate ai trasporti. ' Scheduling proattivo anzich reattivo. Problema 17 Ottobre 2018 - Verona XII EDIZIONE MCM ' Integrazione CARL Software - Google BigQuery ' Implementazione algoritmi di previsione di congestione. ' Sviluppo di logica di logiche di ottimizzazione basate su digital twin Soluzione 17 Ottobre 2018 - Verona XII EDIZIONE MCM IIoT Predictive Maintenance Platform IIoT Service Platform Transformation Analysis Connected Devices LORA Connector Sigfox Connector Specific Connector Scada Connector Stored Historical Data Ingestion SQL Connector Unstructured Documents API MAnagement Visualization
Data Studio CARL CCMS
Historical Data Cloud IoT Core Cloud
Dataflow Cloud Machine
Learning Cloud
Pub/Sub BigQuery CARL source CCMS / ERP Scenario tecnologico 17 Ottobre 2018 - Verona XII EDIZIONE MCM Sfide e opportunit per tecnici produzione e
manutenzione
' Scenario tecnologicamente pi complesso, ma + interattivo e dinamico ' Maggiore utilizzabilit dei dati per miglioramento efficienza ' Nuove opportunit di crescita professionale e necessit di team working con altre funzioni =>CMMS 17 Ottobre 2018 - Verona XII EDIZIONE MCM CASE ML 17 Ottobre 2018 - Verona XII EDIZIONE MCM Industry 4.0: Machine Learning Solution Architecture STEP 4: Classificazione delle Criticit Quindi pu essere analizzato pi in
profondit per individuare la
presenza o meno di elementi di
criticit che possano dar luogo ad un
intervento di manutenzione. Operations ... NESSUNA CRITICIT Confidenza: 90% NESSUNA CRITICIT Confidenza: 91% FONDAZIONE SCALZATA/LESIONATA Confidenza: 92% Alta Risoluzione Object Detection Classification Criticit User Interface 17 Ottobre 2018 - Verona XII EDIZIONE MCM Industry 4.0: Machine Learning Products Used
Google Compute Engine, Google Cloud Pub/Sub,
Google BigQuery, Google Cloud SQL 'Thanks to this architecture we are faster
to solve problems and this service for us
cost less '
Solution
Using Google Cloud Platform, Enel analyzes a lot of
pictures in few minutes and then it is able to solve
problems faster. Minimizes costs 10 TB few minutes Optimizing time to solve the problems Reduces Cost of maintenance 17 Ottobre 2018 - Verona XII EDIZIONE MCM SOCIAL COLLABORATION
sulle linee di produzione
17 Ottobre 2018 - Verona XII EDIZIONE MCM 2015 - 2018
Progetto CollaborAction di Barilla
celebrato da Google come caso
di successo mondiale Il successo Barilla: cloud.google.com/customers/barilla 17 Ottobre 2018 - Verona XII EDIZIONE MCM


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