Data Science al servizio della produzione

Rilevamento delle anomalie per la manutenzione predittiva

Con chi stavamo lavorando?

Una multinazionale della Manifattura Meccanica, presente in oltre 20 paesi e con più di 10 stabilimenti produttivi. L’azienda conta circa 4000 dipendenti.

Qual è stata la sfida?

L’obiettivo generale dell’azienda era diventare data-driven. La prima sfida da vincere è stata quella di ottimizzare le linee di produzione e rilevare in tempo reale comportamenti anomali delle macchine che producono i componenti meccanici per anticipare possibili fermi macchina su una linea di produzione.

Ciò è stato particolarmente impegnativo a causa dell’elevata varietà di macchine e componenti realizzati durante i processi di produzione. Questa varietà rende difficile trovare un approccio “standard” per rilevare i modelli di dati su tutte le macchine e le linee di produzione.

Qual era il nostro piano d'azione?

Identificare il miglior approccio di Machine Learning in grado di rilevare anomalie in grado di prevedere i tempi di fermo delle macchine. Questo approccio è in grado di fornire un punteggio di anomalia basato sui dati storici raccolti (sfruttando il sistema di raccolta già messo in atto dal cliente). In base al punteggio di anomalia è possibile individuare una soglia al di sopra della quale il comportamento può essere classificato come anomalo.

Utilizzando un modello di Machine Learning, i segnali di uscita possono essere confrontati con i segnali di ingresso. Se la differenza di questi dati supera una certa soglia, vengono rilevate delle anomalie.

Ogni lavorazione anomala viene visualizzata su un cruscotto che mostra una panoramica dell’impianto immediatamente visibile agli addetti ai lavori. Questa visibilità istantanea e la conoscenza avanzata consentono ai team di pianificare in anticipo e anticipare i tempi di inattività per apportare le dovute modifiche.

I risultati

Il nostro cliente ha visto progressi significativi nel monitoraggio delle linee di produzione. Grazie a questo progetto il nostro cliente ha anche ottenuto quanto segue:

Riduzione dei tempi di fermo causati da arresti improvvisi
Riduzione dei costi di manutenzione
Maggiore comprensione dell'uso della macchina
Utilizzo ottimizzato del tempo di vita degli strumenti di produzione
Ottimizzazione dei pezzi di ricambio

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