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OEE e analisi di produzione

Una linea produttiva sotto controllo in tempo reale significa che i dati vengono raccolti e analizzati in tempo reale durante il processo di produzione, permettendo di monitorare costantemente la performance della linea produttiva e prendere decisioni immediate in caso di eventuali anomalie o problemi. In questo modo, è possibile identificare tempestivamente le cause delle inefficienze o dei malfunzionamenti, ridurre i tempi di fermo macchina e migliorare la qualità del prodotto finale.

La gestione in tempo reale della linea produttiva può essere resa possibile attraverso l’utilizzo di sensori, software di monitoraggio e analisi dei dati, e strumenti di visualizzazione e reporting. Tuttavia, per garantire un efficace controllo in tempo reale, è necessario che i sistemi di automazione siano integrati tra di loro e che i dati siano facilmente accessibili e comprensibili per gli operatori.

In sintesi, l’Industria 4.0 e il controllo in tempo reale delle linee produttive rappresentano un importante passo avanti nell’automazione industriale, permettendo di migliorare la produttività, la qualità e la flessibilità delle produzioni, oltre che di ridurre i costi e l’impatto ambientale delle attività produttive.

Utilizziamo una soluzione open source per il controllo della OEE (Overall Equipment Effectiveness) e analisi della produzione. L’estrazione e l’analisi di dati in tempo reali, da impianti e sensori.

La nostra proposta comprende sia componenti software che hardware per consentire il retrofit di impianti di produzione tramite plug-and-play e per integrare PLC macchina esistenti e sistemi informatici. Il risultato è una soluzione end-to-end per le varie richieste nel settore manifatturiero, come l’ottimizzazione della produzione attraverso l’analisi OEE, la manutenzione preventiva attraverso l’analisi delle condizioni e il miglioramento della qualità attraverso l’analisi degli arresti macchina.

Affidabile e manutenibile: Software best-in-class open-source e su misura per la produzione. Testato a fondo e di facile manutenzione.

Open-source interfacce standard open e ben documentate (MQTT, REST, ecc.)

Scalabile: Funziona tra fabbriche e cloud attraverso un approccio di microservizi e Kubernetes.

Sicuro: Consente di ispezionare e controllare ogni componente per garantire riservatezza, integrità e disponibilità.

Su misura per la produzione: Include logiche e applicazioni aziendali specifiche per la produzione, ad esempio OEE Dashboard o Digital Product Shadow (Track & Trace)

Flessibile. Connessione al cloud (Azure, AWS, ecc.) al server, a Raspberry, tutto è possibile. Libera scelta del linguaggio di programmazione e dei sistemi da collegare tramite Central Message Broker (MQTT).

Sicurezza delle informazioni e protezione dei dati.

Elevata riservatezza grazie ad es. crittografia end-to-end, opzioni di provisioning flessibili e principio del privilegio minimo. Elevata integrità attraverso ad es. Database ACID e MQTT QoS 2 con TLS. Elevata disponibilità grazie ad es. uso di Kubernetes e (per SaaS) un CDN.

L’Industria 4.0

Connetti le macchine e verifica il tuo OEE

In generale, ci sono tre tipi di sistemi nel reparto produttivo ai quali collegarsi:

  • PLC come ad esempio tramite OPC/UA, protocollo Siemens S7 o Modbus
  • Sensori adattati (ad es. perché non c’era accesso al PLC). Collegati tramite IO-Link e anche utilizzando convertitori sensori digitali/analogici.
  • Sistemi aggiuntivi come ERP, MES o sistemi di gestione della qualità tramite TCP/IP, REST o MQTT.

Per ogni protocollo e tipo di sistema esiste un microservizio, che gestisce la connessione ed estrae tutti i dati e li spinge nel broker MQTT centrale. Da lì in poi, i dati vengono convertiti nel modello dati standardizzato e quindi aggregati e contestualizzati. Il processo di conversione viene solitamente eseguito in Node-RED, ma può essere eseguito anche in qualsiasi linguaggio di programmazione.

L’intelligenza artificiale può essere utilizzata per il controllo del OEE. Infatti, l’AI può aiutare a migliorare la precisione e l’affidabilità delle informazioni raccolte sull’OEE, fornendo una visualizzazione in tempo reale dei dati di produzione, rilevando anomalie e aiutando a identificare i problemi di produttività e le opportunità di miglioramento.

Inoltre, l’AI può anche essere utilizzata per sviluppare modelli di previsione della produzione, in modo da prevedere eventuali problemi o interruzioni nella produzione e prendere misure preventive. Ciò può aiutare a ridurre i tempi di inattività, migliorare l’efficienza complessiva e massimizzare la produttività.

l'Intelligenza Artificiale