Ciclo produttivo più efficiente, riduzione degli scarti e ottimizzazione della produzione – Webinar Keplero

Il progetto sviluppato da Keplero prevede il monitoraggio real-time sia dei macchinari per la produzione che dei fattori ambientali grazie a sensori intelligenti installati direttamente negli impianti produttivi

  • Ottobre 22, 2021
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    Ciclo produttivo più efficiente, riduzione degli scarti e ottimizzazione della produzione – Webinar Keplero

Il 12 ottobre, la redazione di Manutenzione & Asset Management ha partecipato al webinar proposta da Keplero focalizzato sui vantaggi della manutenzione predittiva, di come può essere di aiuto nelle fasi di digitalizzazione e di adesione al Piano Transizione 4.0, attraverso la presentazione di un caso pratico di un’azienda manifatturiera italiana. Il case è stato usato anche come traccia per mostrare la demo di prodotto per l’utilizzo della piattaforma Keplero.

Caratteristiche

Keplero si basa su un’architettura modulare in cui tutti gli strumenti di gestione e sviluppo sono integrati all’interno di un’interfaccia web semplice ed intuitiva. Permette di realizzare applicativi verticali che ne estendono le funzionalità e campi di applicazione. Keplero facilita l’acquisizione e l’elaborazione in tempo reale di dati provenienti da qualsiasi processo produttivo, industriale e operativo. È una Digital Orchestration Platform, una soluzione che permette di realzzare in maniera guidata applicazioni per l’Iot, monitoraggio e controllo della manutenzione. Le caratteristiche della soluzione:

  • General purpose monitoring and control system basato su eventi e dati (Event & Data Driven Information System);
  • acquisizione ed elaborazione in tempo reale di dati provenienti da qualsiasi processo produttivo, industriale e/o operative;
  • supporta tutto il ciclo di sviluppo di applicazioni
  • integra tutti gli strumenti di progettazione, sviluppo, rilascio e monitoraggio all’interno di un’unica interfaccia web.

Strumenti

L’insieme degli strumenti integrati permette di interpretare il processo di sviluppo della soluzione Keplero attraverso una procedura guidata.

  • Event Modeler; strumento che permette di modellare la struttura dei dati che si sta elaborando;
  • Rule Editor; sviluppo integrato che permette di stabilire dei frammenti di logica di elaborazione, senza necessità di elaborazione;
  • Power Flow; Strumento grafico che permette di progettare a livello macroscopico tutte le logiche di elaborazione in maniera concatenata;
  • Universal Dashboard; designer grafico che permette di disegnare mediante una interfaccia web integrata nella soluzione dei cruscotti di analisi avanzata. Mostrano eventi in elaborazione, mediante rappresentazioni grafiche continue e dinamiche e sia con rappresentazione di dati storicizzati.

Manutenzione predittiva

Il processo di lavoro della soluzione si sviluppa come un ciclo. La fase iniziale è l’individuazione degli asset critici aziendali; si passa alla fase di sensorizzazione; quindi alla fase di acquisizione e storicizzazione dei dati raccolti in tempo reale; si effettua analisi dei dati avanzata per poi modellare meccanismi di machine learning per mettere in campo e ottenere come risultato finale le previsioni per la manutenzione predittiva. Da qui si passa alla creazione delle dashboard di controllo, al fine di monitorare facilmente i risultati dell’elaborazione, per arrivare alla fase di condivisione dei dati sui vari tipi di sistemi. Il vantaggio è avere in un’unica soluzione la copertura di tutto il ciclo di vita e di realizzazione di applicazioni legate alla manutenzione predittiva.

Caso pratico e demo

Keplero ha preso parte allo sviluppo di un progetto rivolto all’industria calzaturiera per la produzione di forme di calzature utilizzando materiali di nuova generazione ed ottimizzando le caratteristiche fisiche delle forme prodotte. La soluzione proposta è equipaggiata con sensori IoT per il monitoraggio delle prestazioni del macchinario e dell’ambiente di produzione, al fine di sviluppare un sistema di monitoraggio in tempo reale e realizzare la manutenzione predittiva. La soluzione ha permesso di ottenere ottimizzazione del tempo e delle risorse e diminuzione degli scarti. 
È stata quindi presentata la demo applicativa della piattaforma Keplero e di come utilizzare le varie sezioni della piattaforma, della creazione di cruscotti e grafici che monitorano in tempo reale al fine di predire fermi macchina, guasti, e ottimizzare le operazioni di manutenzione.

Rossana Saullo si laurea prima in Lettere Moderne presso l’Università della Calabria di Cosenza, successivamente consegue la laurea magistrale in Letteratura, Filologia e Linguistica Italiana presso l’Università degli Studi di Torino. Nel 2020 consegue il Master Professione Editoria Cartacea e Digitale presso l’Università Cattolica di Milano. Da settembre 2020 lavora in TIMGlobal Media.

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