Prevedi i problemi prima che si verifichino
Le attività di Quality & Predictive Maintenance hanno come scopo l’anticipazione di problemi di manutenzione dei sistemi e il mantenimento dei livelli di qualità dei processi produttivi. Queste soluzioni si basano su: analisi dei dati, machine learning e previsione delle criticità.
Le apparecchiature e i processi industriali sono in grado di generare ingenti flussi di dati, che, se correttamente analizzati, permettono di ricavare informazioni circa lo stato di salute e il funzionamento dei sistemi e dei processi stessi.
L’impiego di algoritmi di machine learning consente di elaborare efficacemente i dati in questione e studiare così pattern e tendenze che permettono di individuare possibili irregolarità in fase di sviluppo. L’intelligenza artificiale rappresenta quindi la chiave per rilevare preventivamente i malfunzionamenti, migliorare la qualità dei processi produttivi e pianificare con anticipo le azioni di manutenzione. In questo modo è possibile ridurre i tempi di inattività e i costi associati, ottimizzando l’efficienza operativa.
I vantaggi della soluzione Quality & Predictive Maintenance
Kotuko, grazie alla sua divisione di Artificial Intelligence, offre soluzioni innovative di Quality & Predictive Maintenance per migliorare l’efficienza dei processi delle aziende. La Predictive Maintenance si basa su un approccio smart e proattivo che permette di anticipare e ottimizzare le operazioni manutentive. La Quality Maintenance punta a prevenire problemi legati alla qualità dei prodotti. I due approcci si basano su analisi dei dati e IA per individuare in anticipo le criticità: interventi tempestivi e decisioni preventive portano ad un ambiente di lavoro produttivo ed efficiente.
Prevenzione dei problemi
Previsione di problematiche future che permette interventi preventivi, minimizzando il rischio di fermi improvvisi.
Analisi dei dati
Analisi dei dati forniti da sensori, attrezzature e processi produttivi per ricavare insight fondamentali sul loro stato.
Machine learning e IA
L’utilizzo di algoritmi di machine learning consente di individuare modelli e tendenze nei dati raccolti.
Ottimizzazione dei processi
Queste soluzioni semplificano la programmazione di operazioni di manutenzione per rendere efficienti i processi produttivi.
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