MACINATURA 4.0

Come il Machine Learning può potenziare le analisi predittive

FOOD & BEVERAGE

La storia di questa azienda è quella di una realtà che, da oltre 120 anni, persegue una visione aziendale basata sulla passione per il lavoro, per il prodotto e per il territorio in cui opera.

Hermes Reply ha supportato il cliente nel suo percorso di digitalizzazione verso il paradigma Industry 4.0, introducendo un sistema di qualità basato su algoritmi di Machine Learning con lo scopo di aiutare gli operatori durante le operazioni di macinatura.

MANUFACTURING QUALITY SYSTEM

Hermes Reply ha sviluppato un'applicazione web in ambiente Cloud che, recependo in input dati dai processi di macinatura ed i risultati dei test, aiuta ad identificare potenziali anomalie in anticipo e mantenere elevati standard di qualità.

Specifici algoritmi di Machine Learning forniscono una stima dei risultati dei test di macinatura e suggeriscono nuovi parametri di impostazione per la macchina.
I risultati vengono mostrati agli operatori tramite dashboard in tempo reale, confrontando le previsioni con i dati reali.
Gli operatori possono inviare direttamente i set-point alla macchina attraverso l'applicazione.
Un'applicazione mobile avvisa gli operatori in caso di problemi relativi a parametri ed eventi specifici.

TECNOLOGIE: Machine Learning | Python | .Net Core | Angular | OPC UA

Le Sfide

La macinatura è una delle fasi più delicate della produzione, spesso fortemente dipendente dall'esperienza e dalla sensibilità degli operatori: l'applicazione di algoritmi di Machine Learning in questo ambito rappresenta una vera e propria sfida dovuta alle complesse relazioni tra variabili ambientali e parametri della macchina.

La soluzione implementata prende come dati di input i parametri operativi della macchina e i dati di qualità risultanti dalle analisi dimensionali del prodotto.

Utilizzando i dati attuali insieme allo storico raccolto, vengono applicati algoritmi di Machine Learning e algoritmi statistici (es. Random Forest) per predire i risultati di qualità granulometrica ed i possibili valori dei parametri della macchina al fine di mantenere i valori di qualità entro le soglie minime e massime previste per la miscela prodotta.

Gli algoritmi vengono riaddestrati continuamente in base ai nuovi dati ricevuti.

L'operatore dispone di una web dashboard in cui può visualizzare dati storici, attuali e previsioni per le principali variabili granulometriche sotto forma di grafici che visualizzano la tendenza dei dati.

In questo modo è possibile vedere in anticipo la devianza dei dati e se vengono superate le soglie di qualità previste.

In questo caso l’operatore può accedere alla pagina di impostazione del parametro della macchina, che mostra sia i valori correnti in tempo reale che la previsione delle possibili impostazioni della macchina, essendo in grado di interagire con il PLC della macchina trasmettendo dall’app i parametri di lavoro ottimali.

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    Hermes Reply è l’azienda del gruppo Reply specializzata in soluzioni architetturali e tecnologiche, servizi di Application Maintenance per il settore Automotive & Manufacturing e servizi di consulenza manageriale. Coniugando un’approfondita conoscenza dei processi produttivi, delle tecnologie industria 4.0, capacità di delivery e visione strategica, Hermes Reply affianca i proprio clienti nel percorso di trasformazione digitale per supportare l’adozione degli abilitatori digitali e raggiugere risultati a breve termine e di lungo periodo.