AUTOMATE
Con il termine “Data Analytics” si fa riferimento a tutto quell’insieme di metodologie che permettono di analizzare dati grezzi al fine di trarre conclusioni e indirizzare decisioni e azioni verso strategie più adeguate o convenienti.
Le tecniche di Data Analytics si basano su algoritmi, modelli matematici e metodi di intelligenza artificiale. Questi strumenti sono in grado di automatizzare il processo di raccolta dei dati, analizzare l’informazione in essi contenuta e rivelare dettagli altrimenti non evidenti ma utili a massimizzare l’efficienza di sistemi e imprese. I risultati prodotti portano tipicamente a una riduzione di costi fissi e variabili, raggiunta attraverso una maggiore visibilità sulle dinamiche in atto, un superiore controllo dei processi e una migliore organizzazione delle attività.
In termini generali, esistono diverse tipologie di Data Analytics; esse vengono dette:
- descrittive quando si limitano ad evidenziare e caratterizzare fatti avvenuti nel passato;
- diagnostiche se focalizzate su cause e motivazioni degli eventi accaduti;
- predittive quando hanno lo scopo di prevedere circostanze future;
- prescrittive se perseguono l’obiettivo di suggerire azioni da intraprendere nel breve, medio o lungo periodo.
Automate è in grado di supportare i propri clienti in ciascuna di queste necessità. Ci proponiamo infatti come Solution Provider per le aziende interessate a implementare sistemi intelligenti stand-alone o da inserire all’interno di impianti già esistenti, sfruttando la nostra solida esperienza come system integrator in ambito automazione. Perseguiamo l’obiettivo di accompagnare coloro che si rivolgono a noi durante tutto il processo di introduzione delle nuove tecnologie, ponendoci come validi consulenti dalla fase di elaborazione dei requisiti fino a quella di impiego delle soluzioni e impegnandoci sempre per soddisfare le aspettative massimizzando la riuscita dei progetti.
Predictive Maintenance
I dati storici e in real-time provenienti da sensori, macchinari, robot e dispositivi automatici hanno un enorme valore se utilizzati in modo intelligente.
I metodi di manutenzione predittiva, grazie all’applicazione di tecniche avanzate di intelligenza artificiale, permettono di esaminare approfonditamente i dati e di scoprire pattern anomali in grado di rivelare la possibilità di furi guasti e criticità.
Anticipare i problemi prima che accadano aiuta a ridurre i costi di intervento associati ad una manutenzione preventiva troppo frequente e allo stesso tempo ad aumentare l’affidabilità del sistema, evitando rotture e fermi macchina non pianificati.
Demand Forecast
Avere un’idea chiara di ciò che sta per accadere è essenziale per qualsiasi realtà operativa.
Quando lo storico è a disposizione, diventa possibile utilizzare i dati per identificare tendenze, fluttuazioni cicliche e pattern caratterizzanti.
I metodi di Analisi Predittiva come lo studio delle serie temporali e gli algoritmi di apprendimento automatico consentono di sfruttare le informazioni per prevedere la domanda futura o per determinare il carico atteso di sistemi. Questo migliora la capacità di pianificare in anticipo, prendere decisioni adeguate e ridurre i costi operativi, permettendo l’impiego efficiente di risorse in condizioni di variabilità.
La combinazione dei dati storici con informazioni su fatti futuri o eventi probabili rende i motori di previsione ancora più potenti, dando agli algoritmi la capacità di anticipare picchi nelle vendite, nei carichi, nei flussi di persone, ecc…
Planning & Scheduling
Ogni sistema produttivo, dall’industria chimica a quella alimentare, dal settore automobilistico all’elettronica, dal tessile all’arredamento, si trova di fronte a tre domande importanti, interconnesse e ricorrenti: Quanto produrre? Quando? Con quali risorse?
Nei casi più facili, le risposte possono essere trovate con semplici ragionamenti sulle capacità disponibili. Tuttavia, ci sono moltissimi ambienti produttivi che sono complessi per natura, essendo caratterizzati da diverse aree di produzione, diverse risorse critiche (anche umane, le quali richiedono considerazioni specifiche), vincoli temporali stretti, obiettivi di produttività elevati, ecc…
Quando il numero di scelte possibili cresce, il processo decisionale diventa sempre più difficile e lontano dalla massimizzazione delle prestazioni. Adottando algoritmi di ottimizzazione basati sulla ricerca operativa o affidandosi a modelli di simulazione appropriati, è possibile tradurre la realtà in termini matematici, includere requisiti e obiettivi specifici e ottenere risultati di pianificazione e schedulazione che garantiscano efficienza, utilizzo ottimale delle risorse e resilienza rispetto ad eventi imprevisti
Dynamic Quality Inspection
Il controllo qualità è un processo dispendioso. Alcune delle voci di costo che devono essere tipicamente tenute in considerazione sono la manodopera, le attrezzature, gli sprechi dovuti ai test distruttivi, ecc…
■ Un efficiente controllo statistico della qualità aiuta a ridurre il numero di campioni da esaminare e la frequenza dei test, senza perdere la conformità alle specifiche.
■ L’ispezione e il rilevamento dei difetti basati su tecnologie di Intelligenza Artificiale consentono di identificare piccole imperfezioni e di automatizzare il processo di controllo della qualità, rendendolo allo stesso tempo più economico, più veloce e più affidabile.
■ Le metodologie di classificazione visiva basati sull’ Intelligenza Artificiale abilitano i macchinari a distinguere autonomamente tra diversi beni, caratteristiche e livelli di qualità. Questo permette lo smistamento automatico delle merci verso le diverse aree di lavorazione o stoccaggio.
Interlogistic optimization
Che si tratti di pallet, colli o pezzi, che siano materie prime, semilavorati o prodotti finiti, la movimentazione di beni all’interno di contesti distributivi o produttivi può richiedere l’adozione di logiche avanzate in grado di controllare gli spostamenti, coordinare processi paralleli e sincronizzare diversi flussi.
L’ottimizzazione delle operazioni logistiche e intralogistiche costituisce una grande opportunità per coloro che operano nell’ambito della supply chain, dai produttori ai rivenditori e alle società di e-commerce.
La modellazione matematica di processi come il prelievo da magazzino, lo smistamento e l’organizzazione delle missioni dei veicoli a guida automatica (AGV) consente una migliore gestione dei flussi e una significativa riduzione dei costi operativi.
Simulation-based Design
Ci sono moltissime domande che possono sorgere durante la progettazione di un sistema, prime fra tutte quelle riguardanti la capacità e le prestazioni. Quando si tratta di ambienti complessi automatizzati o parzialmente automatizzati, diventa ancora più importante trovare le giuste risposte a causa degli alti costi di investimento e degli effetti di lock-in originati.
Avere la certezza che la tecnologia acquistata garantisca la giusta produttività anche in caso di alta variabilità dei flussi e la giusta flessibilità per rispondere alle condizioni in evoluzione è fondamentale.
I metodi data-driven basati sulla ricerca operativa e la simulazione sono gli strumenti più adatti per provare matematicamente l’adeguatezza di un sistema. Infatti, permettono il confronto tra possibili alternative, l’analisi in caso di carichi di picco e la valutazione delle prestazioni in condizioni di incertezza o rischio.
La progettazione basata sulla simulazione supporta efficacemente i decision-maker, fornendo dettagli importanti e permettendo una migliore comprensione dei problemi critici da risolvere. Aiuta a concepire nuove soluzioni e a testare in modo flessibile le modifiche a layout, dimensionamenti, processi, logiche di controllo, ecc.
Automate offre soluzioni di data analytics verticalizzate per tre macrosettori: produzione, intralogistica e aeroportuale. Scoprile subito!
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