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Intelligent Diagnostic & Plant Performance

Manutenzione & ICT

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Rispondi in maniera efficace all’indisponibilità, ai degradi funzionali degli impianti: inizia il nostro percorso di miglioramento. InfoPMS4.0, valorizzando i dati esistenti, da PLC/DCS e raccolti da operatori sul campo, consente un costante controllo dello “stato di salute” degli impianti. Partendo dalle criticità (componenti e processo produttivo), l’analisi delle condizioni di funzionamento e di stato in real-time, permette un “presidio” della manutenzione predittiva, capace di attivare feedback virtuosi di miglioramento, alla ricerca della massima efficienza produttiva e del controllo di rischio atteso.

La “conoscenza” che deriva da tali analisi consente di attivare politiche predittive che trasformano o rendono obsolete, tradizionali manutenzioni preventive/ispettive, contribuendo alla diagnosi del guasto, dalla sua iniziale manifestazione, sino alla prognostica, e che indirizzano verso modalità operative e azioni volte a rimuovere e superare le criticità. I “segnali deboli”, o allarmi più o meno gravi, vengono generati partendo da modalità basate su “regole” esperienziali, euristiche (algoritmi complessi che si aggiornano in base all’evoluzione delle misure nel tempo), sino ad algoritmi di Machine Learning (o Deep Learning o Artificial Intelligence) a seconda delle finalità e delle risposte attese, della qualità e della significatività del dato. 

La soluzione si rivolge a settori industriali complessi in cui il presidio in real-time degli impianti rappresenta fattore di competitività o sopravvivenza non negoziabile, per motivi strategici di rischio rilevante o di fermo produttivo (aziende di processo) o di business (machinery-service) e dove l’approccio multidisciplinare, sistemico e collaborativo, lungo l’intero ciclo di vita, non consente errori o sottovalutazioni. 

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Pubblicato il Agosto 30, 2018 - (3254 views)
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IB rivolge le proprie soluzioni software di Asset Management a grandi realtà di processo, trasporti e utility, per potenziare l’efficienza produttiva nell’ambito della manutenzione predittiva e prescrittiva servendosi anche di tecniche Machine Learning, Deep Learning e Artificial Intelligence.

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