“Oggi solo l’1% dei dati raccolti viene utilizzato dalle imprese, che potrebbero invece ottenere vantaggi a partire dal machine learning, dalle macchine cioè che perfezionano la loro resa imparando dai dati via via raccolti e analizzati”.

(Rapporto McKinsey, 2016)

Creiamo pacchetti software che, sulla base dei dati, effettuano analisi predittive che identificano eventi significativi come guasti, condizioni critiche, necessità di intervento. Questo è possibile in seguito all’individuazione e alla misurazione di alcuni parametri, che elaborati da modelli statistici e matematici identificano in anticipo gli eventi critici, fornendo il risultato in comode dashboard o sistemi di segnalazione automatica.

Quali possono essere i dati?

  • Sensoristica Industriale;
    (RFID e NFC, macchinari, sistemi di identificazione dei prodotti, magazzini e logistica);
  • Reportistica aziendale;
  • Fonti esterne, come opend/linked data, dati disponibili sui siti web o sulle condizioni climatiche;
  • Sistemi di monitoraggio.

Quali vantaggi?

  • Minimizzazione dei fermi macchina;
  • Abbattimento dei costi per il magazzino dei pezzi di ricambio;
  • Miglioramento dell’efficienza dell’impianto;
  • Ottimizzazione e formazione personale di manutenzione;
  • Aumento della produttività;
  • Aumento della vita utile dei macchinari;
  • Monitoraggio completo del processo produttivo e degli output di processo.

Casi Tipici 

Manutenzione Intelligente

Passare da un approccio correttivo – si riparano i guasti solo dopo che sono avvenuti, trovandosi in situazioni di emergenza – a un approccio predittivo, prevedendo i guasti basandosi su tutti i dati a disposizione. Tutti i piani cominciano con una previsione.

Logistica Intelligente

Un utilizzo intelligente dei dati costituisce un valore rilevante nell’ambito della logistica (interna ed esterna) in quanto fornisce alle aziende la possibilità di prendere decisioni sulla base di informazioni precise e puntuali in tempo reale. Permette infatti di:

  • Allocare la merce nei magazzini in maniera ottimale, sulla base di previsioni di vendita basate sui dati;
  • Pianificare la produzione e gli ordini di materie prime in base ai consumi e alle vendite;
  • Conoscere lo stato di avanzamento della produzione dei semilavorati.

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