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Industria 4.0: come identificare le anomalie nel processo produttivo. Il caso studio di BitBang

Si chiama anomaly detection ed è una soluzione di Data Science in grado di segnalare eventuali dati anomali negli stabilimenti aziendali. Ecco perché è importante per le Smart Factory del presente e del futuro. Il caso studio di BitBang

Il compito principale delle tecnologie IoT è integrare gli strumenti digitali con i macchinari, per consentire una più rapida gestione delle problematiche. In questo contesto rientra la pratica di anomaly detection, l’identificazione di eventuali anomalie e dati che si scostano dal consueto stato di normalità.

Scegliere di affidarsi a questa analisi significa avere un monitoraggio continuo delle performance della propria strumentazione produttiva in azienda. Non solo, contestualmente l’anomaly detection aiuta anche a comprendere quali fenomeni generano errori nei normali processi dei macchinari, velocizzando così le procedure di risoluzione.

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L’importanza dell’anomaly detection

All’interno delle applicazioni di machine learning (in italiano «apprendimento automatico») lo studio dell’anomaly detection diventa fondamentale per le aziende. Il compito principale di questa soluzione analitica è quello di intercettare l’errore, ossia quel dato che si manifesta raramente. Per giungere a questo risultato è necessario mettere in atto uno studio preliminare, che riesca a stabilire una regola, un comportamento routinario delle macchine che metta in evidenza l’eventuale scostamento.

In questo modo le Smart Factory si avvalgono di un sistema di alert immediato, in grado di identificare un dato raro e permettere agli operatori di intervenire in modalità pressoché istantaneo per la risoluzione.

Il Case Study di BitBang

Ulteriore luce su questo processo di anomaly detection è stata fatta dal caso studio di BitBang dal titolo “IoT Analytics, il processo di Data Science all’interno dell’Industry 4.0”.

BitBang supporta i propri clienti ad estrarre valore dai dati e nell’arricchirli usando tutte le fonti interne ed esterne, per assicurarsi che ogni decisione basata sui dati avrà un impatto positivo.  BitBang fornisce servizi e buone pratiche nei campi di analytics, data and information management, modern business intelligence, measurement consulting, optimization, data insights services, advanced analytics, machine learning and cloud engineering. Attraverso la data collection, integration e visualisation, data sensemaking e insights delivery, BitBang rende le organizzazioni capaci di sfruttare efficacemente tutte le basi di dati per raggiungere conoscenze olistiche dei propri clienti e della propria brand performance per eseguire progetti innovativi e con altro ROI.

Come esposto nel caso studio, l’ipotesi di partenza è stata quella di studiare l’andamento “normale” di alcuni stabilimenti nel tempo, in modo da settare con precisione gli standard di funzionamento e permettere all’anomaly detection di segnalare eventuali scostamenti.

In un contesto simile è stato quindi necessario impostare un lavoro preventivo, che analizzasse tutti i fenomeni legati ai macchinari presenti nello stabilimento. In questo senso BitBang ha provveduto a raccogliere nel tempo dati come temperatura, pressione, vibrazioni, onde sonore e molto altro. Questa raccolta dati ha così permesso di avere un quadro complessivo dei dati che regolano il normale funzionamento dello stabilimento.

Scarica il case study

Soluzioni tempestive e migliore comprensione dei macchinari

L’obiettivo di questo caso studio è stabilire come un’approfondita conoscenza dei dati legati ai propri macchinari possa garantire all’azienda la capacità di apportare soluzioni rapide e tempestive.

Il dato non allineato e non previsto genera un alert che l’operatore deve velocemente interpretare come potenziale errore. L’intervento immediato conduce così alla prevenzione di rotture e guasti e, conseguentemente, all’azzeramento (o quasi) dei tempi di fermo.

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