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Smart Manufacturing

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Le sfide principali

La cybersecurity rappresenta una delle principali sfide dello smart manufacturing secondo il 40% delle aziende intervistate, seguita dall'integrazione, indicata dal 38% delle imprese.

I clienti si confrontano anche con la complessità organizzativa (36%) e la reingegnerizzazione dei processi standard (35%).

I vincoli di budget (37%) rimangono un ostacolo significativo all'adozione della tecnologia.

Fonte: 2023 Gartner Smart Manufacturing Strategy and Implementation Trends Survey

Le sfide che risolviamo

Data
enablement

Sistemi disconnessi

Attrezzature legacy senza connettività moderna

Raccolta dati manuale

Errori umani e ritardi

Nessuna metrica in tempo reale

Processo decisionale ritardato

Sfide di integrazione

Formati e protocolli eterogenei

Esplorazione
intelligente

Anomalie nascoste

Analisi complessa delle cause nei dati operativi

Rilevamento pattern limitato

Incapacità di rilevare modelli su più flussi di dati scorrelati

Risposta ritardata ai problemi

A causa della mancanza di approfondimenti sui dati

Mancate ottimizzazioni

A causa di silos di dati

Esecuzione
intelligente

Esecuzione non coordinata

Esecuzione della produzione non coordinata tra macchine e centri di lavoro

Controllo qualità tardivo

Difetti rilevati troppo tardi nel processo

Uso inefficiente delle risorse

Durante i cicli di produzione

Ispezioni incoerenti

Processi manuali ad alta intensità di lavoro

Esecuzione
adattiva

Processi rigidi

Incapacità di adattare il processo produttivo alle condizioni variabili delle richieste

Inadeguata previsione della manutenzione

Guasti che si verificano senza preavviso

Parametri operativi fissi

Non si adattano alle variazioni di materiale o condizioni

Capacità predittive limitate

Risposta lenta ai cambiamenti della domanda di mercato che richiedono adeguamenti della produzione

Casi d'uso nel mondo reale

Gestione energetica

Piattaforma integrata di ottimizzazione energetica che fornisce approfondimenti avanzati sui potenziali risparmi attraverso orchestrazione intelligente e integrazione multi-protocollo.

Rilevamento difetti

Sistema di rilevamento anomalie basato su AI che identifica la deriva funzionale e avvisa gli operatori utilizzando un'architettura edge-cloud connessa a macchine e PLC.

Manutenzione assistita

Piattaforma di microservizi ibrida che fornisce approfondimenti sulle attrezzature, avvisi in tempo reale e analisi attraverso un'UX semplificata.

Insight intelligenti per I-IoT

Soluzione AI multi-agente per estrarre approfondimenti preziosi e identificare anomalie dai dati di produzione e dagli eventi del piano di produzione.

Identificazione e analisi anomalie

Sistema di machine learning basato su cloud che correla eventi e allarmi del piano di produzione per prevedere potenziali rischi.

Microservizi MES

MES modulare che fornisce controllo del piano di produzione, esecuzione della produzione e misurazione OEE attraverso l'integrazione di macchine e ERP.

Il processo di modernizzazione

Frontend

Frontend personalizzati

Interfacce utente intuitive adattate alle esigenze specifiche

Framework

Well Architected Framework

Progettazione robusta per scalabilità e manutenibilità

Decrease

Riduzione dei downtime

Minimizzazione delle interruzioni operative durante la transizione

GNSS

Visibilità sui processi operativi

Trasparenza completa per ottimizzare le performance

I vantaggi di AWS per Industrial IoT

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Implementando soluzioni IoT con AWS, le aziende possono raccogliere, analizzare e utilizzare i dati per migliorare l'efficienza operativa, ridurre i costi e accelerare l'innovazione.

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