Anomaly Detection: come individuare le anomalie e prevenire i guasti dei macchianri

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Intercettare gli errori, eventi e malfunzionamenti nel processo produttivo prima che sia troppo tardi è fondamentale per evitare tempi di fermo non programmati e migliorare l’efficienza delle macchine.

L’Anomaly Detection, a partire dai dati raccolti, grazie alla tecnologia IoT e all’intelligenza artificiale consente di intercettare istantaneamente le anomalie all’interno del ciclo produttivo prevenendo rotture e guasti.

Come funziona il nostro algoritmo per l’Anomaly Detection

Tramite i dati, gli algoritmi di Machine Learning sviluppati da FlairBit sono in grado di stabilire un concetto di normalità e classificare come anomalie eventi che si discostano da una situazione di normale funzionamento.

L’algoritmo è applicato continuamente ai dati raccolti e produce risultati in tempo reale per massimizzare l’efficienza e minimizzare i fermi.

Rileva le anomalie con Senseioty

La nostra piattaforma Senseioty comunica istantaneamente l’evento anomalo tramite una notifica e, attraverso una dashboard semplice e intuitiva, l’operatore può confermare l’anomalia e aprire un ticket, oppure ignorarla. In questo modo l’intelligenza artificiale viene addestrata sul campo diventando sempre più precisa e affidabile.

Senseioty consente di evitare i falsi allarmi attraverso un aggiornamento continuo degli algoritmi, il modello matematico viene aggiornato in modo periodico e ciclico tenendo conto dei cambiamenti di contesto e ambientali.


Scarica il documento sull’Anomaly Detection.

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Flairbit

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