Cosa abbiamo fatto?
Abbiamo progettato e testato una soluzione che analizza i dati degli strumenti di misura dell’impianto per garantirne l’affidabilità nel tempo. Abbiamo poi sviluppato un sistema predittivo per pianificare la manutenzione e rilevare anomalie nelle apparecchiature, integrandolo con il sistema esistente del cliente.
Risultati
- Maggiore affidabilità dei dati: Dati degli strumenti di misura affidabili e consistenti nel tempo.
- Manutenzione predittiva ottimizzata: Segnalazioni predittive accurate per la rigenerazione dei componenti e la manutenzione.
- Rilevamento tempestivo delle anomalie: Segnalazioni per prevenire guasti nelle apparecchiature elettromeccaniche.
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Come abbiamo ottimizzato i processi negli impianti di potabilizzazione grazie all’AI
Abbiamo sviluppato una soluzione che integra intelligenza artificiale e data science per migliorare la gestione e il monitoraggio degli impianti di potabilizzazione. Attraverso l’analisi dei dati e lo sviluppo di algoritmi predittivi, siamo riusciti a fornire segnalazioni preventive che ottimizzano la manutenzione e riducono il rischio di guasti.
Gli obiettivi del progetto erano:
- Valutare l’affidabilità dei dati raccolti dagli strumenti di misura dell’impianto.
- Fornire segnalazioni predittive per la rigenerazione e manutenzione dei componenti.
- Rilevare anomalie nelle apparecchiature elettromeccaniche utilizzando intelligenza artificiale.
La nostra soluzione: una prova di concetto ingegnerizzata per la gestione predittiva
Abbiamo ingegnerizzato e implementato la POC su un ambiente specifico, sviluppando un sistema che utilizza l’intelligenza artificiale per prevedere le necessità di manutenzione e rilevare anomalie. La soluzione proposta è stata progettata per integrarsi con i sistemi del cliente e fornire un supporto predittivo continuo per la gestione dell’impianto.
Risultati concreti: ottimizzazione della manutenzione e rilevamento delle anomalie
Il progetto ha portato a risultati tangibili:
- Maggiore affidabilità dei dati grazie a un’accurata valutazione degli strumenti di misura.
- Pianificazione della manutenzione migliorata tramite segnalazioni predittive precise.
- Riduzione dei guasti grazie al rilevamento tempestivo di anomalie nelle apparecchiature elettromeccaniche.
Tecnologie utilizzate
- Algoritmi di Data Science e modelli supervisionati per l’analisi predittiva
- Intelligenza artificiale per la manutenzione predittiva e il rilevamento delle anomalie
- Integrazione dei dati dagli strumenti di misura dell’impianto