Rendere l’analisi più accessibile
Un modulo di analisi predittiva non vi fornirà analisi predittiva istantanea. Tuttavia, riduce drasticamente il lavoro e le competenze necessarie per crearle.
Oggi, molte tecnologie di analisi richiedono una profonda competenza sia nella data science che nel processo industriale. L’analisi predittiva integrata utilizza il machine learning automatizzato per svolgere la data science.
Ecco come funziona. Innanzitutto, un ingegnere di controllo o un altro esperto applicativo configura il modulo per identificare quale aspetto del vostro processo si desidera prevedere e quali dati sono necessari per farlo. Successivamente, il modulo inizia a raccogliere i dati del controllore e a costruire modelli predittivi relativi alla vostra applicazione.
Dopo un periodo di addestramento iniziale, il modulo può iniziare a monitorare la vostra applicazione. In base alle previsioni, è possibile sfruttare l’allarme della dashboard dell’interfaccia uomo-macchina (HMI) per ulteriori notifiche.
Casi d’uso
Potete utilizzare l’analisi predittiva integrata in due modi chiave per migliorare le vostre operazioni:
1. Rilevamento delle anomalie: Quando abbiamo intervistato aziende industriali in tutto il mondo sulle loro iniziative digitali, il loro obiettivo principale, di gran lunga, era aumentare l’efficienza operativa. Un modo per farlo è utilizzare l’analisi predittiva per individuare i problemi in anticipo, prima che abbiano un impatto sulle operazioni.
L’analisi predittiva integrata può rilevare anomalie operative e notificare i lavoratori affinché possano indagare o intervenire prima che l’anomalia porti a problemi di processo o di qualità.
Ad esempio, i lavoratori potrebbero ricevere un preavviso che la qualità su una linea di produzione sta iniziando a uscire dalla tolleranza. Potrebbero apprendere che la temperatura di una caldaia sta diminuendo a causa di un’anomalia che deve essere risolta. Oppure potrebbero vedere che un miscelatore sta iniziando a deviare dal suo setpoint di temperatura e potrebbe presto influire sulla qualità del prodotto. Le possibilità sono infinite.
2. Sensore virtuale: Quando si utilizzano le analisi integrate come sensore virtuale o “soft”, si utilizzano i dati di altri punti del processo per stimare un altro valore. Questo può aiutare a ottenere misurazioni virtuali che altrimenti richiederebbero strumenti costosi o letture manuali per essere determinate.
Ad esempio, se producete barrette per la colazione nel vostro impianto, potrebbe essere irrealizzabile rilevare l’umidità di un prodotto confezionato. Oppure, potrebbe essere troppo dispendioso in termini di scarti e manodopera far prelevare e aprire manualmente i prodotti per controllarne l’umidità.
Utilizzata come sensore virtuale, l’analisi integrata può utilizzare altre variabili – come i dati del forno e dello spruzzatore – per stimare virtualmente l’umidità di un prodotto finito.
Un altro strumento nel vostro toolbox
L’analisi predittiva integrata è l’ultima aggiunta al più ampio portafoglio di soluzioni di analisi scalabili che potete implementare nelle vostre operazioni.
Non esitate a contattarci per saperne di più su come creare una strategia di analisi scalabile adatta a voi. Oppure consultate il nostro modulo FactoryTalk Analytics LogixAI per scoprire come l’analisi integrata può fornirvi informazioni predittive senza bisogno di un data scientist.
