Referente: Cesma – Università degli Studi di Napoli Federico ll

Ambito applicativo:
• Implementazione di sistemi di monitoraggio in tempo reale dello stato di funzionamento di macchinari e processi;
• Implementazione di routine di manutenzione di macchinari e processi;
• Identificazione di anomalie o malfunzionamento di macchinari e processi.

Target:
Grandi e medie imprese operanti nei settori dell’Industria Manifattura, dei Trasporti & Logistica Avanzata, della Salute & Biotech, Logistica e Distribuzione, Automotive, Avionica, Tessile.

Conoscenze, competenze e input richiesti:
• Dataset del fenomeno di interesse;
• Workstation per l’inferenza e l’utilizzo di modelli ML e DL;
• Analisi dati;
• Programmazione di alto livello (es. Matlab, Python).

Possibile integrazione con altri servizi attivabili presso i nodi R2Lab4.0:
• AI.1 – DATA MANAGEMENT & DATA AUGMENTATION;
• AI.2 – PROGETTAZIONE E OTTIMIZZAZIONE DI ALGORITMI.

Output:
• Caratterizzazione della vita residua di un macchinario (Remaining useful lifetime o RUL) mediante modelli di regressione;
• Predizione di guasto in una finestra temporale mediante algoritmi di ML;
• Possibilità di pianificare interventi di manutenzione mirati che garantiscono la riduzione di costi di manutenzione e costi di fermo macchina.

Costo del servizio:
A partire da € 27.000.