Research Project
i4Q: Data Services Industriali per il controllo smart della qualità della produzione
Una suite di soluzioni per gestire dati industriali provenienti da dispositivi di fabbrica interconnessi per supportare il monitoraggio e il controllo della produzione.
Where: international
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Challenge
Le aziende manifatturiere affrontano continuamente la sfida di riprogettare e adeguare i propri sistemi per produrre beni adeguati a requisiti specifici, garantendo un'elevata qualità e limitando l'uso delle risorse.
Pertanto, ridurre gli scarti e i difetti, nonché i costi di produzione e i tempi di consegna è fondamentale per aumentare la produttività.
Approach
Inoltre, una fabbrica intelligente di successo deve gestire i processi relativi ai dati lungo l'intero ciclo di vita, compresa la raccolta, l'archiviazione, la distribuzione, l'analisi, l'uso e la cancellazione, per garantire sempre un'elevata qualità dei dati. L'obiettivo del progetto i4Q è di fornire una soluzione completa in grado di gestire l'enorme quantità di dati industriali per supportare il monitoraggio e il controllo online della produzione.
Digital Ecosystem
Solution
Digital Ecosystem
La risposta data dal progetto i4Q è costituita dalla Reliable Industrial Data Services (RIDS), una suite completa composta da 22 soluzioni, fondata su un framework modulare basato su un'architettura di riferimento.
L'i4Q RIDS supporta il flusso completo di dati industriali, a partire dalla raccolta fino all'analisi, simulazione e previsione. Fornisce soluzioni per garantire la qualità, la sicurezza e l'affidabilità dei dati.
Engineering è responsabile della progettazione del Framework di riferimento che incorpora i punti di vista di business, utilizzo, funzionalità e implementazione e supporta le attività di validazione nei progetti pilota WHIRLPOOL e BIESSE.
Il progetto ha ricevuto un cofinanziamento dal programma Horizon 2020 dell'Unione Europea - Contratto n. 958205
Financing Framework
Results
Strumenti di analisi dei dati basati sull'intelligenza artificiale
Diagnostica della qualità
Modelli di simulazione per riconfigurare l'impianto
Procedura per la certificazione e l'audit
Technologies
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Blockchain
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