Più sofisticato e complesso è il processo di produzione di un prodotto, maggiore è il rischio che una minima anomalia in qualunque fase del processo interrompa la catena di produzione, richieda interventi tempestivi, diventi un problema economico e di qualità finale del risultato. Molte aziende si stanno dotando di sistemi di monitoraggio AI che permettono di individuare real time i fenomeni avversi che possono influenzare i processi. Moxoff sviluppa soluzioni partendo da sistemi di anomaly detection in grado di gestire e analizzare grandi quantità di dati di valore raccolti durante il processo di lavorazione e consentire alle aziende interventi di manutenzione predittiva per realizzare un processo efficiente di prodotto secondo i propri KPI.
Le grandi sfide dell’Industria 4.0
I componenti di base del concetto di Industria 4.0 includono, tra gli altri, l’Industrial Internet of Things (IIoT), i sensori wireless e intelligenti, i Big Data e l’Intelligenza Artificiale. Lo sviluppo di sensori avanzati nel Manufacturing 4.0 consente la raccolta di enormi quantità di dati in tempo reale, la loro elaborazione e archiviazione, seguita dall’analisi che può essere utilizzata per prevedere il comportamento dei sistemi industriali, compresa l’identificazione e la previsione di varie anomalie e di interventi di manutenzione.
Infatti, una delle grandi sfide interne alle aziende manifatturiere moderne è rappresentato dai rischi di malfunzionamenti imprevisti della pipeline di produzione. Sebbene una manutenzione pianificata e ben eseguita riduca significativamente molti di questi rischi, ci sono ancora anomalie che non possono essere risolte con gli approcci di manutenzione standard. Strategie di manutenzione inadeguate e insufficienti possono comportare una minore produttività e, allo stesso tempo, richiedere tempi di inattività non pianificati dei macchinari dovuti ad attività di manutenzione: questo può portare a perdite economiche, penalità per ritardi di consegna e costi di manutenzione straordinaria non previsti.
Moxoff: l’Anomaly Detection è il fulcro della manutenzione predittiva
Intercettare l’anomalia, rilevarla, e poi segnalarla in tempi rapidi ai supervisori della manutenzione per permettere all’azienda di intervenire nel processo e correggerla definitivamente riducendo i tempi di interruzione della pipeline, è oggi compito della matematica. Moxoff propone e sviluppa sistemi intelligenti basati sull’Anomaly detection per le Industrie 4.0, in grado di rilevare e prevedere l’insorgere di anomalie, con il vantaggio di ridurre in modo significativo le interruzioni impreviste o le avarie nel processo di produzione. Il monitoraggio automatico dei dati raccolti dai sistemi di Anomaly detection, insieme all’AI, permette ai team aziendali di manutenzione di prendere decisioni data driven sul tipo di intervento da implementare, di prevenire il verificarsi di malfunzionamenti, e di prevedere le attività di manutenzione basate sui dati. Le moderne industrie del Manufacturing 4.0, infatti, sono fabbriche di dati e non solo di prodotti, che generano un’elevata mole di informazioni da processare, in genere non strutturate, fortemente eterogenee tra loro e non aggregate.
L’ Anomaly detection è un sistema basato su algoritmi di identificazione automatica in grado di gestire l’enorme flusso di dati generato da ogni azienda di manufacturing e segnalare l’anomalia al team di manutenzione/controllo della qualità. Si tratta di un sistema matematico che è alla base della manutenzione predittiva (PdM) e che ha l’obiettivo di consentire ai produttori di migliorare la vita utile residua delle loro macchine industriali e, allo stesso tempo, di evitare i fermi macchina non programmati e di ridurre quelli programmati. Il rilevamento delle anomalie è il fulcro del PdM, con l’obiettivo primario di individuare le anomalie nelle apparecchiature di lavoro nelle fasi iniziali e di allertare il supervisore della produzione per l’esecuzione delle attività di manutenzione.
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