La pisana IProd, software house che ha inventato iProd MOP (Manufacturing Optimisation Platform), l’innovativa piattaforma online per la gestione della produzione e della pianificazione delle risorse aziendali in ottica 4.0, propone l’esclusiva applicazione AiProd. Tale applicazione, proprietaria e brevettata, è dotata di innovative componenti applicative Industria 4.0 che sfruttano la disponibilità di nuovi algoritmi di Intelligenza Artificiale e Machine Learning concepiti per il manufacturing. AiProd, infatti, realizza in tempo reale l’integrazione combinata dei dati IoT e dei file audio entrambi acquisiti dai macchinari grazie alla tecnologia I4.0 “Plug&Play” di Alleantia con il sistema di Intelligenza Artificiale in cloud Audio Insights di Leonardo per l’addestramento, l’affinamento ed il riconoscimento del pattern acustico. Nello specifico, AiProd, prima applicazione di AI di Acoustic Insights nella manifattura, interpreta ed armonizza i dati IoT generati dagli asset produttivi durante il loro funzionamento, mettendoli in correlazione con i suoni registrati ed emessi durante le lavorazioni e crea dei modelli con cui poi confrontare i dati che verranno raccolti durante le lavorazioni o nelle operazioni di collaudo dei macchinari.

AiProd, nello specifico, consente al costruttore o all’end user di poter disporre di un sistema predittivo per anticipare il momento reale in cui si presenta un guasto, pianificando così la manutenzione secondo le diverse strategie disponibili e minimizzando gli impatti sulla produzione, prevenendo onerosi scarti di produzione o costosi tempi di fermo macchina per interventi di assistenza tecnica.  

I parametri di processo della macchina sono registrati temporalmente, mentre il funzionamento dei suoi principali moduli viene monitorato e confrontato continuamente tenendo sotto controllo l’andamento nel tempo delle principali variabili (tag) e il loro scostamento dai valori tipici. 

Si confrontano, quindi, i dati definiti “tipici” che corrispondono a un utilizzo efficace ed efficiente della macchina (che produce regolarmente e con qualità ottimale), con i valori assunti dalle variabili di processo della macchina quando si verifica un’anomalia, associandoli ai fenomeni acustici generati durante il suo funzionamento. In tal modo, diventa possibile costruire un sistema predittivo che mette in correlazione gli aspetti di qualità ed efficienza della macchina, con quelli legati alla manutenzione della stessa.

Se i tag vengono riconosciuti, la tecnologia Audio Insights analizza i dati con una rete neurale già disponibile, confrontando i dati con quelli di riferimento e valutandoli tramite un punteggio: punteggi alti sono sinonimo di un funzionamento dell’asset conforme allo standard atteso, mentre punteggi bassi sono sinonimo di errore o anomalia di funzionamento della macchina. In tal caso l’App, in funzione del punteggio rilevato, potrà interrompere il funzionamento della macchina oppure notificherà prontamente l’anomalia al personale preposto alla produzione o alla manutenzione o a quello alle attività di collaudo di moduli e prodotti assemblati. Se i tag sono nuovi, invece, i dati acquisiti saranno usati per la preparazione automatica e l’addestramento di una nuova rete neurale.