Bidirectional Dashboard è un cruscotto di visualizzazione dati afferenti alle sessioni diagnostiche di macchine in remoto.

Il sistema è basato su tecnologie IoT e Big Data & Analytics e struttura la raccolta e l’elaborazione di dati e informazioni raccolti e consente anche il relativo monitoraggio, analisi e amministrazione del ciclo di vita.

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Laboratorio
Referenti
Alessandro Seravalli
Area di specializzazione
Meccatronica e Materiali
Keyword
Cloud
Big Data
IoT
Analytics
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Descrizione prodotto

Bidirectional Dashboard è un cruscotto di visualizzazione dati afferenti alle sessioni diagnostiche di macchine in remoto. Le informazioni sono in formato sia grafico che tabellare, è possibile effettuare ricerche con vari filtri di aggregazione temporale e di tipo nonché svolgere analisi sullo stato delle macchine. Il sistema di gestione in multilingua è organizzato in modo da creare delle gerarchie ad albero in modo da prevedere differenti modalità di visualizzazione delle informazioni a seconda degli utenti finali e quindi una differente profilazione per l’inserimento delle nuove macchine e dei nuovi utenti con le relative gerarchie.

Aspetti innovativi

La soluzione implementata ha consentito di ottimizzare la diagnostica delle macchine da remoto. I dati sono condivisi in cloud e quindi disponibili a tutti gli operatori di riferimento che possono in qualsiasi luogo accedere alla dashboard e visualizzare lo stato di manutenzione delle macchine nonché attivare o disattivare le azioni necessarie.

Applicazioni

Attraverso il progetto è stato possibile velocizzare il lavoro di manutenzione delle macchine, attraverso la raccolta sistematica dei dati è inoltre possibile implementare attività di analisi predittiva.

Dashboard iniziale con lista rivenditori delle macchine (referenze sfocate per privacy)
Esempio di applicazione

Ottimizzare la diagnostica delle macchine da remoto

Descrizione applicazione e risultati

Per il cliente El.Fa Elettronica Elettronica è stata realizzata una dashboard per ottimizzare la diagnostica delle macchine da remoto. I dati sono condivisi in cloud e quindi disponibili a tutti gli operatori di riferimento che possono in qualsiasi luogo accedere ai dati e visualizzare lo stato di manutenzione delle macchine nonché attivare o disattivare le azioni necessarie. Attraverso la raccolta sistematica dei dati è possibile implementare attività di analisi predittiva, questo tipo di analisi permette di aumentare la produttività e migliorare la qualità dei prodotti seguendo le logiche dell'Industry 4.0. Attraverso la raccolta sistematica dei dati è possibile implementare attività di analisi predittiva, questo tipo di analisi permette di aumentare la produttività e migliorare la qualità dei prodotti seguendo le logiche dell'Industry 4.0

Partner coinvolti

El.Fa Elettronica Elettronica

Tempi di realizzazione
2 mesi
Livello di maturità tecnologica
TRL 9 - sistema reale testato in ambiente operativo
Valorizzazione applicazione

Si intende proseguire lo sviluppo del sistema attraverso la ricerca di partner aziendali del settore di riferimento, in particolare si cerca di implementare attività di analisi predittiva a partire dai dati raccolti dalle macchine

Scheda controllo macchine e relativo stato.
Data pubblicazione