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Machine Learning & algoritmi di fault detection per l'individuazione e la classificazione automatica di anomalie

Tablet

Manutenzione predittiva per le linee di assemblaggio per il settore del bianco

Miramondi Impianti S.p.A.

Cliente
Miramondi Impianti SPA (Gruppo Moss)
Partner
-
Servizi utilizzati
Virtual Machine Microsoft Azure, Tensorflow (Google)
Settore merceologico
Lavorazione delle lamine di metallo per il mondo del bianco
Dimensioni azienda
380 dipendenti (Gruppo), 90 milioni fatturato (Gruppo)
Nazione
Italy
Tablet

L'azienda

Miramondi Impianti S.p.A. è una società del gruppo Moss, leader in Italia nella produzione di impianti per la lavorazione di lamiera. I clienti di Moss sono i più grossi player del mercato globale nel mondo del bianco, settore target degli impianti Miramondi.

Il gruppo è composto da 4 società con 11 impianti produttivi in Italia.
Miramondi team

Il progetto

La società è attenta e ricettiva alle innovazioni che possano garantire alle linee produttive Moss una marcia in più nel mercato; in quest’ottica è nata la collaborazione con 40Factory. Lo scopo? Realizzare una soluzione completa di manutenzione predittiva che permetta di:
  • Individuare in maniera precisa le condizioni di salute delle stazioni componenti le linee, in particolare nel caso di comportamenti anomali.
  • Classificare con anticipo le cause delle anomalie, in modo da fornire un’indicazione precisa per l’intervento anticipato.
  • Identificare anomalie nuove, fornendo più indicazioni possibili per la loro risoluzione.
  • Rendere il sistema scalabile in cloud, permettendo il trasferimento dell’esperienza tra stazioni simili. In questo modo una stazione nuova potrà partire conoscendo tutte le problematiche incontrate da una gemella nel corso della vita passata.
Questo ambizioso progetto si è concretizzato in una stretta partnership in cui si è lavorato gomito a gomito. 40Factory ha portato le competenze di deep learning, data analytics, infrastrutture cloud, pipeline di machine learning che, unite all’esperienza di Moss riguardo alle loro linee, ha permesso la riuscita del lavoro.

La soluzione è basata sull’utilizzo di reti neurali e algoritmi specializzati nel fault detection ; i dati vengono acquisiti direttamente dall’automazione e vengono processati in degli IPC (Industrial PC) in cui vivono gli algoritmi. In cloud vengono mandate solo le informazioni più importanti, filtrando in edge tutti i dati non più utili a scopo manutentivo, questo approccio permette di contenere i costi del cloud senza sacrificare preziose informazioni.
Plant
Al fine di esplorare ed interagire con gli algoritmi è stata realizzata una WebApp che permette non solo di consultare lo stato di salute dei componenti della linea e le anomalie, ma anche di gestire il classificatore, permettendo di risolvere eventuali dubbi dell’algoritmo o supportarlo verso corrette previsioni.

La soluzione è stata presentata a Dicembre 2019 all’evento Electrolux Innovation Factory, dove è spiccata per novità ed innovatività, attirando l’attenzione di organizzatori ed espositori.

La collaborazione è ancora in corso: i prossimi step riguardano l’ampliamento della soluzione a nuove stazioni e l’integrazione con altri sensori diagnostici per rendere la soluzione ancora più performante.