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Industry 4.0 & Predictive Maintenance
Michele Stecca, PhD
ITT Barsanti

Agenda
●
Introduzione
– Industry 4.0
– Predictive Maintenance
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Industry 4.0 nel mondo reale
– Approfondimenti tecnici
– Criticità
– Il ruolo delle persone
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Conclusioni

Industry 4.0: elementi
caratterizzanti (1/2)
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La centralità del dato
– Monitoraggio dei parametri dei macchinari
– Ottimizzare le linee di produzione
– Riduzione degli sprechi
– Big Data / Intelligenza Artificiale
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Il fattore velocità (real-time)
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Integrazione di diversi sistemi (PLC/MES/ERP)
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Internet of Things (accesso da remoto, dispositivi mobili, ecc.)

Industry 4.0: elementi
caratterizzanti (2/2)
La gestione delle manutenzioni

Approfondimenti tecnici (1/3)
L’importanza degli standard
Programma 1
(Vendor 1)
Programma 2
(Vendor 2)

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G. Emireni, M. Stecca - Python & Industry 4.0: a real world
case: https://www.youtube.com/watch?v=AA2QyQI3rZs
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Curve caratteristiche

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Forecasting/Anomaly Detection

Criticità
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La Qualità del Dato!!!
– Dati recuperati dal PLC
– Da registrazioni “manuali” (per es. Manutenzioni, rotture, ecc.)
●
Approcci standard (talvolta) non ancora maturi
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Limitata collaborazione tra le persone
●
Macchinari datati (vedi retrofitting)

Il fattore umano
Facciamo la
manutenzione predittiva!
IT guy
PLC Programmer
Statistica,
Machine
Learning,
Modelli
matematici
Database,
Integrazione di
Sistemi,
Ottimizzazione
informatica
Esperto di dominio,
conosce il macchinario,
PLC, parametri, ecc.
Data Scientist

Conclusioni
●
Overview sull’Industry 4.0
●
La centralità del dato
●
L’importanza delle persone
●
Il viaggio è appena all’inizio e il percorso è impegnativo

Tradizione vs. ML
Dati Storici
Etichette/
Output
Modello/
Programma

Il processo ML
Model
Training Modello
Generato
Automaticamente
Model
Evaluation/
Scoring
Dati Storici
(Pre-
elaborati)
Dati Storici
(Input)
Data
Pre-Processing
Model
Deployment
1
2 3a 3b
4
5
6

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