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i-LiKe Machines e il valore dei dati

Come ricevere e utilizzare i dati delle macchine?

Come accelerare l’innovazione sbloccando il valore dei dati? Come ricevere i dati e come trarne poi valore? Holonix, da sempre, cerca di dare risposta a queste che sono solo alcune delle principali necessità delle aziende italiane e non.

i-LiKe Machines, IoT Suite di Holonix, si rivolge a produttori, manutentori e utilizzatori che vogliono ricevere informazioni real-time circa il funzionamento delle loro macchine, al fine di monitorarle e di poter intervenire prontamente in caso di malfunzionamento o allarme. I dati generati a bordo macchina del cliente, vengono elaborati e trasmessi da un gateway alla soluzione Cloud i-LiKe Machines. Collezionate tutte queste informazioni, come è possibile trarne valore?

Spesso le aziende si trovano a non saper come gestire una grande mole di dati; inoltre, i dati possono generare valore anche per chi non ne detiene fisicamente la sorgente (es. Nel settore dei macchinari industriali, parte di questo valore può essere generato da/e attraverso i produttori delle macchine stesse, ed i manutentori). L’esigenza di generare valore dall’analisi delle innumerevoli informazioni disponibili nasce affinché sia possibile creare nuove procedure e regole per, ad esempio, definire azioni di manutenzione correttiva, preventiva e predittiva. Per questo Holonix sta lavorando ad algoritmi, sviluppati con l’applicazione di tecnologie di Big Data e Artificial Intelligence, specifici per un modello macchina o per una singola macchina, che consentono l’elaborazione di regole al fine di predire fermi macchina, malfunzionamenti, etc. Come si traduce tutto questo in valore per diverse tipologie di aziende e operatori?

L’esperienza di Holonix in questo settore è in continua crescita grazie anche alla sua presenza in diversi progetti di ricerca europei. Nel progetto europeo Z-Bre4k (G.A. 768869| https://www.z-bre4k.eu/), il principale obiettivo è la creazione di una piattaforma di manutenzione predittiva per eliminare guasti, imprevisti e prolungare la durata dei sistemi di produzione. Holonix ha applicato i-LiKe Machines a tre casi d’uso diversificati: Ge-stamp, Philips, divisione olandese e SACMI. Il continuo feedback e lo sviluppo di algoritmi di Intelligenza Artificiale in sinergia con i migliori centri di ricerca a livello europeo, permettono un continuo miglioramento di i-LiKe Machines, inserendo funzionalità volte a rispondere alle esigenze di manutenzione predittiva.

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INTERPRETARE I DATI PER FIDELIZZARE I CLIENTI

L’analisi dei dati arricchisce il business dei produttori di macchinari

Grazie alla continua evoluzione della digitalizzazione, le aziende hanno oggi la possibilità di entrare in contatto con un’enorme mole di informazioni e dati provenienti da differenti fonti, relative ai propri clienti; partendo dagli acquisti effettuati negli store, passando a quelli effettuati online, tracciando anche i like sui social degli utenti rivolti a determinati brand.

La mancata integrazione dei dati raccolti impedisce di sfruttarne la ricchezza e, proprio per questo motivo, la vera sfida sarà quella di unirli e di ottenere, attraverso l’implementazione di algoritmi, degli insights utili ed applicabili.

Proprio su queste basi, all’interno del progetto europeo Z-Fact0r (G.A.723906), che ha come obiettivo lo sviluppo di un software finalizzato all’ottimizzazione dei processi produttivi, introducendo sistemi di monitoraggio e previsione guasti/difetti in tempo reale con conseguente settaggio automatico delle macchine al fine di minimizzare gli scarti/sprechi, Holonix sta testando futuri sviluppi per la propria IoT Suite i-LiKe Machines, nella quale i dati raccolti verranno storicizzati e le nuove conoscenze acquisite saranno la base per l’implementazione degli algoritmi necessari all’avvio di una produzione Zero Defects.

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VISIONE, TECNOLOGIE E NUOVI PROCESSI

La reale trasformazione digitale

Molte aziende hanno compreso il valore intrinseco della raccolta dei dati, ma poche hanno davvero compreso come utilizzarli e come trasformarli in informazioni chiave. L’utilizzo dei dati provenienti da macchinari connessi in rete per abilitare un aggiornamento automatico nel sistema gestionale, si traduce solamente nello sfruttare una piccola parte della ricchezza di informazioni disponibili.

Un primo esempio di reale trasformazione digitale è rappresentato da un utilizzo dei dati, per ottenere una drastica riduzione degli scarti in lavorazione (zero defects), iniziando dall’apprendimento derivante dal poter navigare tra i dati massivi, analizzandoli con l’esperienza di chi conosce i processi da cui nascono, per poi passare all’utilizzo di algoritmi di data analytics ed infine a strumenti di intelligenza artificiale.

All’interno del progetto europeo Z-Fact0r (G.A. 723906), che ha come obiettivo lo sviluppo di un software finalizzato all’ottimizzazione dei processi produttivi introducendo sistemi di monitoraggio e previsione guasti/difetti in tempo reale con conseguente settaggio automatico delle macchine al fine di minimizzare gli scarti/sprechi, Holonix sta testando dei futuri sviluppi per la propria IoT Suite i-LiKe Machines, nella quale i dati raccolti verranno storicizzati e le nuove conoscenze acquisite saranno la base per l’implementazione degli algoritmi necessari all’avvio di una produzione Zero Defects.

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