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14 Giugno 2018 – Fondazione FERREROXXVII Congresso Nazionale A.I.MAN.
FUTURE INDUSTRY 4.1SMART TECHNOLOGY
HUMAN ORIENTED
14 Giugno 2018 – Fondazione FERREROXXVII Congresso Nazionale A.I.MAN.
INJENIA CLOUD VISION
14 Giugno 2018 – Fondazione FERREROXXVII Congresso Nazionale A.I.MAN.
Google Premier Partner
Nomination best 8 “Global Partner of the Year
”
● System Integrator dal 2005
● Google Premier Partner dal 2010
● Carl Software Partner dal 2015
● Tableau Partner dal 2016
+100 collaboratori
3 aziende nella rete d’impresa
+ 700 clienti: small, medium, enterprise
Chi è Injenia
14 Giugno 2018 – Fondazione FERREROXXVII Congresso Nazionale A.I.MAN.
Industry 4.0 approach: Digital Transformation is the Future of Manufacturing
Engagement at scale: Leverage data, video, apps, and the web for every employee, customer, and supplier touch
point
Cloud: Manufacturing work is accelerated
Collective Intelligence: Leverage data from any machine/device
Collaboration: Accelerating processes globally across the supply chain
Data: Inexpensively store massive amounts and securely access it anywhere
Master theDigital Marketplace
EmbraceDigitalManufacturing
14 Giugno 2018 – Fondazione FERREROXXVII Congresso Nazionale A.I.MAN.
Industry 4.0 approach: Operational Efficiency
Riduzione costi & miglioramento processi
Migliorare il ritorno sugli investimenti
Flessibilità e riduzione Time to Market
Sinergie & integrazione
Tracciamento e sincronizzazione
Previsione
Virtualizzazione & Simulazione
Collaborazione
► Elevata customizzazione dei prodotti ► Tracciabilità dei prodotti/ bilanciamento mat. prime► Processi decisionali istantanei nella supply chain► …
► Riduzione dei fermi macchina► Riduzione consumi energetici► Incremento qualità prodotto/processo► …
► Virtual prototyping /simulazione processi► Realtà aumentata per la manutenzione► Additive manufacturing (3D)► …
► Collaborazione uomo-macchina► Interazione in real-time dell’ecosistema industriale► Open innovation► …
Le leve dell’Industry 4.0 Principali benefici ottenibili
Nuovi modelli di business► Servizi ad alto valore aggiunto► Prodotto come servizio► Monetizzazione dei dati generati► …
Incremento dei ricavi
La realizzazione del nuovo paradigma industriale consente benefici «disruptive» su diversi fronti
Manutenzione CORRETTIVA
Causata da rottura degli asset imprevista
Riparazione costosa e fermo produzione
Qualità del prodotto alterata prima del fermo
14 Giugno 2018 – Fondazione FERREROXXVII Congresso Nazionale A.I.MAN.
Manutenzione PREVENTIVA
Nella maggior parte dei casi inutile
Basata su una pianificazione
Inutile o incapace di prevedere l’imprevedibile
14 Giugno 2018 – Fondazione FERREROXXVII Congresso Nazionale A.I.MAN.
Manutenzione Predittiva Manuale
14 Giugno 2018 – Fondazione FERREROXXVII Congresso Nazionale A.I.MAN.
Caratteristiche:
● Basata sull’esperienza degli addetti
● Best effort e comunque non real time
● Incapace di analizzare grandi moli di dati
14 Giugno 2018 – Fondazione FERREROXXVII Congresso Nazionale A.I.MAN.
Caratteristiche:
● Progettata Basata sull’esperienza degli addetti
● Best effort e comunque non real time
● Incapace di analizzare grandi moli di dati attraverso
il machine learning
Manutenzione Predittiva Manuale
14 Giugno 2018 – Fondazione FERREROXXVII Congresso Nazionale A.I.MAN.
ACQUISIZIONE E INGESTION DATI ANALISI DATI e PREDIZIONE AZIONE e VISUALIZZAZIONE DATI
Social Collaboration - AR e VR - Interfacce Conversazionali
○ Applicativi
○ IOT
○ Datawarehouse scalabile e flessibile
○ tecniche di analisi di ML
○ B.I.
○ Integrazione con CMMS Carl dei dati
di predittiva
○ Integrazione gestionali (ERP, MES)
Industry Vision: Manutenzione predittiva
CASE 1: OTTIMIZZAZIONE FERMI MACCHINA
14 Giugno 2018 – Fondazione FERREROXXVII Congresso Nazionale A.I.MAN.
Industry 4.0: Case study
14 Giugno 2018 – Fondazione FERREROXXVII Congresso Nazionale A.I.MAN.
I blocchi delle macchine di produzione creano un pesante impatto al cliente e un oneroso effort di attività al produttore
14 Giugno 2018 – Fondazione FERREROXXVII Congresso Nazionale A.I.MAN.
● Individuare i fermi macchina più frequenti
● Prevedere fermi macchina a diversi intervalli temporali
● Individuare segnali allarme
Problema
14 Giugno 2018 – Fondazione FERREROXXVII Congresso Nazionale A.I.MAN.
● Analisi dati storici
● Implementazione algoritmi di previsione di fermata
● Individuazione di “predittori” di fermata
Soluzione
14 Giugno 2018 – Fondazione FERREROXXVII Congresso Nazionale A.I.MAN.
Minimizescosts
Products UsedGoogle Compute Engine, Google BigQuery, Google
ML, Google Dataflow, Google Datalab
“We can now predict our downtime machines so we are able to act before it happens ”
2TBfew seconds
SolutionUsing Google Cloud Platform services, we built a
model in order to predict minutes before a dowtime
happens. Solution that analyzes in real time huge
amount of logs.
ReducesRevenue Increasing
Industry 4.0: Case study IoT & Bi
14 Giugno 2018 – Fondazione FERREROXXVII Congresso Nazionale A.I.MAN.
CASE 2: OTTIMIZZAZIONE PROCESSO PRODUTTIVO
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● Necessità di ridurre i lotti produttivi dal mercato
● Lunghe regolazioni e setup per successivo lotto
● Alta manualità nelle regolazioni di linea ed esperienza difficilmente trasferibile
Problema
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● Raccolta dati di produzione - Industrial IoT.
● Implementazione algoritmi di previsione qualità.
● Sviluppo di logica di retroazione sui controlli
su app mobile => wearable
Soluzione
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● Riduzione lotti produttivi
● Riduzione scarti
● Aumento prima scelta prodotti
Vantaggi
IIoT Predictive Maintenance Platform
IIoT Service Platform
Transformation
Analysis
Connected Devices
LORAConnector
SigfoxConnector
SpecificConnector
ScadaConnector
Stored Historical Data
Ingestion
SQLConnector
UnstructuredDocuments
API M
Anag
emen
t
VisualizationData Studio
CARL CCMSHistorical Data
Cloud IoT Core
CloudDataflow
Cloud MachineLearning
CloudPub/Sub
BigQuery
CARL source
CCMS / ERP
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Scenario tecnologico
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Sfide e opportunità per tecnici produzione e manutenzione
● Scenario tecnologicamente più complesso, ma + interattivo e dinamico
● Maggiore utilizzabilità dei dati per miglioramento efficienza
● Nuove opportunità di crescita professionale e necessità di team working con altre
funzioni =>CMMS
14 Giugno 2018 – Fondazione FERREROXXVII Congresso Nazionale A.I.MAN.
CASEML
Industry 4.0: Machine LearningSolution Architecture
STEP 4: Classificazione delle Criticità
Quindi può essere analizzato più in profondità per individuare la presenza o meno di elementi di criticità che possano dar luogo ad un intervento di manutenzione.
Operations
...
NESSUNA CRITICITÀ
Confidenza: 90%
NESSUNA CRITICITÀ
Confidenza: 91%
FONDAZIONE SCALZATA/LESIONATA
Confidenza: 92%
Alta Risoluzione
Object Detection
Classification
Criticità
User Interface
14 Giugno 2018 – Fondazione FERREROXXVII Congresso Nazionale A.I.MAN.
14 Giugno 2018 – Fondazione FERREROXXVII Congresso Nazionale A.I.MAN.
Industry 4.0: Machine Learning
Products UsedGoogle Compute Engine, Google Cloud Pub/Sub,
Google BigQuery, Google Cloud SQL
“Thanks to this architecture we are faster to solve problems and this service for us cost less ”
SolutionUsing Google Cloud Platform, Enel analyzes a lot of
pictures in few minutes and then it is able to solve
problems faster.
Minimizescosts
10 TBfew minutes
Optimizingtime to solve the problems
ReducesCost of maintenance
SOCIAL COLLABORATIONsulle linee di produzione
14 Giugno 2018 – Fondazione FERREROXXVII Congresso Nazionale A.I.MAN.
2015 - 2018Progetto CollaborAction di Barilla celebrato da Google come caso di successo mondiale
14 Giugno 2018 – Fondazione FERREROXXVII Congresso Nazionale A.I.MAN.
Il successo Barilla: cloud.google.com/customers/barilla
2015 - 2018Progetto CollaborAction di Barilla celebrato da Google come caso di successo mondiale
14 Giugno 2018 – Fondazione FERREROXXVII Congresso Nazionale A.I.MAN.
Il successo Barilla: il racconto dei protagonisti