Questa nuova piattaforma di analisi fornisce una soluzione a livello dei dispositivi. Proposta sotto forma di plug-in, l'applicazione ricerca e rileva i dispositivi collegati alla rete industriale, come convertitori di frequenza e sensori di condizione, e restituisce i risultati delle analisi in visualizzazioni di stato e diagnostiche, sotto forma di dashboard ("cruscotti") preconfigurati.
Raccogliendo informazioni sulle relazioni tra i dispositivi, ad esempio informazioni sulle cause dei guasti, l'applicazione inizia a capire come funziona il sistema in cui è installata e può richiedere misure prescrittive. Ad esempio, può inviare una "action card" all'utente di uno smartphone o tablet quando si presenta la necessità di riconfigurare un convertitore di frequenza per mantenere prestazioni ottimali.
Questo approccio prescrittivo, in ultima analisi, permette alle squadre di manutenzione di essere più proattive, riducendo al minimo i potenziali tempi di fermo.
Produzione automobilistica: cambiano le regole del gioco
Le soluzioni di analisi scalabili hanno tutte le potenzialità per cambiare le regole del gioco nel campo delle applicazioni automobilistiche discrete. Inoltre, questo approccio orientato al cambiamento sarà fondamentale in processi continui e complessi in cui il machine learning può avere un impatto notevole sulla qualità dei prodotti e sulla velocità di produzione.
Prendiamo ad esempio la produzione delle batterie prismatiche, che erogano una maggiore quantità di energia in rapporto al volume rispetto ai prodotti equivalenti di forma cilindrica, e pertanto stanno guadagnando terreno nel mercato dei veicoli elettrici.
La produzione di batterie prismatiche è un processo estremamente dinamico, che richiede precisione e lavorazioni continue. L'ottimizzazione dei processi in un ambiente così dinamico e multivariabile è una sfida. Una sfida che sembra fatta per i sistemi di analisi scalabili e per il machine learning.
Usando modelli matematici dinamici, il sistema impara a riconoscere gli effetti che una variabile ha sull'altra, e regola automaticamente le azioni successive per assicurare risultati ottimali. Contemporaneamente, il sistema può fornire dati di analisi critici agli operatori, come grafici di controllo statistico del processo, permettendo un monitoraggio continuo della qualità e misure proattive.
Tuttavia, occorre anche tenere a mente che, trattandosi di un approccio scalabile, può essere applicato non solo a livello di dispositivi, ma anche a livello di macchine e di processi. La piattaforma può anche essere integrata con sistemi MES, sistemi OEE e altri sistemi di analisi e gestione delle attività produttive, per estendere l'ottimizzazione a livello di tutta l'impresa, in aree diversificate come la programmazione della produzione e l'energy management.
Per ulteriori informazioni sui sistemi di analisi scalabili e per sapere come iniziare a prendere decisioni migliori vicino alla fonte dei dati, fate clic qui.
Coautore: Todd Montpas
Product Manager, Information Software, Rockwell Automation
