case-studies

Predictive Maintenance per Linee Produttive

Anno di realizzazione
2021
Industria
Automotive

Azienda globale specializzata nella fornitura di componenti e soluzioni tecnologiche avanzate per l’industria automobilistica moderna.

Approccio e metodologia

Abbiamo sviluppato una Big Data Platform per raccogliere dati dalle stazioni produttive e, attraverso un’architettura MLOps, abbiamo addestrato modelli di AI per predire guasti, stimare il tempo ciclo e ridurre gli stop di produzione. Il sistema assicura un monitoraggio continuo, migliorando l’efficienza e la manutenzione degli impianti.

Personale coinvolto nel progetto
4 Specialisti
Tempo di realizzazione
6 Mesi
Tecnologie utilizzate
  • Apache Kafka
  • Azure Data Lake
  • Azure Event Hubs
  • Azure Synapse
  • Databricks
  • MQTT
  • ONNX
-40
%
Riduzione dei fermi macchina non pianificati
7
giorni
Tempo medio di preavviso di un guasto
-30
%
Riduzione dei falsi allarmi

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