Sfida

Lo stabilimento generava telemetria ad alto volume su temperatura, vibrazioni, throughput e consumo energetico, ma gli insight erano isolati. Gli ingegneri conciliavano fogli di calcolo mentre i supervisori non avevano visibilità predittiva su colli di bottiglia o deriva dei macchinari.

Come abbiamo aiutato

Abbiamo progettato pipeline dati event-driven che normalizzano i feed dei sensori, addestrato modelli predittivi per segnalare anomalie e lanciato dashboard per executive e operatori. La soluzione mappa il flusso del rame end-to-end, evidenziando le stazioni più soggette a impattare il rendimento prima che i problemi emergano in produzione.

• Implementazione di Azure IoT Hub e Stream Analytics per orchestrare ingest e trasformazione in tempo reale.
• Sviluppo di modelli di machine learning in Python che prevedono la deriva degli impianti e raccomandano interventi.
• Creazione di dashboard Power BI e React personalizzate per leadership, process engineer e manager di linea.

Impatto

I team ora prioritizzano la manutenzione grazie ad alert guidati dai modelli, concentrandosi sui processi a maggior rischio per il throughput. Il tempo per ottenere insight è sceso da giorni a minuti, mantenendo la leadership allineata sugli investimenti.

Il produttore ha esteso la soluzione a nuovi stabilimenti usando i playbook Coders per integrare sorgenti dati e migliorare continuamente la precisione predittiva.