Raccolta dati da macchinari e sensori

Prenderesti decisioni senza dati completi e affidabili?

Quando la raccolta delle informazioni avviene manualmente, i dati risultano spesso frammentati, non aggiornati e difficili da verificare. 

La raccolta dati industriale automatizzata acquisisce invece le informazioni direttamente da macchinari, PLC e sensori, garantendo precisione, continuità e piena visibilità sui processi produttivi.

La forza della produzione parte dai dati giusti

Raccogliere dati direttamente dagli impianti permette di ottenere informazioni precise, continue e prive di errori manuali. 

L’obiettivo è costruire una base dati affidabile su cui sviluppare monitoraggio, analisi delle prestazioni e miglioramento dei processi produttivi. 

Con un sistema di data collection industriale automatizzato, la fabbrica diventa più capace di analizzare, ottimizzare e prevedere il comportamento degli impianti. 

  • SENZA QUESTA TECNOLOGIA
Dati incompleti o poco affidabili
Le decisioni operative si basano su informazioni parziali o non aggiornate.
Limitata capacità miglioramento processi
Senza dati accurati è difficile ottimizzare efficienza, consumi e cicli produttivi.
Scarsa visibilità sui processi produttivi
Comprendere cosa accade realmente sugli impianti diventa complesso.
Maggiore lavoro manuale e rischio errore
Trascrizioni e raccolta manuale rallentano le operazioni e aumentano le imprecisioni.
  • SENZA QUESTA TECNOLOGIA
Dati incompleti o poco affidabili
Le decisioni operative si basano su informazioni parziali o non aggiornate.
Scarsa visibilità sui processi produttivi
Comprendere cosa accade realmente sugli impianti diventa complesso.
Limitata capacità di miglioramento
Senza dati accurati è difficile ottimizzare efficienza, consumi e cicli produttivi.
Maggiore lavoro manuale, rischio errore
Trascrizioni e raccolta manuale rallentano le operazioni e aumentano le imprecisioni.

Tecnologie & Integrazioni

Tecnologie & Integrazioni

Business Case

STELLANTIS

Defect Detector

Sviluppo di un modello di Machine Learning in fase sperimentale per analizzare e correlare i dati di scarto, identificando le cause di difetto in un processo produttivo automotive.

STELLANTIS

Defect Detector

Sviluppo di un modello di Machine Learning in fase sperimentale per analizzare e correlare i dati di scarto, identificando le cause di difetto in un processo produttivo automotive.

Richiedi una consulenza

Corso Unione Sovietica, 612/21 - 10135 Torino

info@integratedsolutions.it

+39 0113470850