Fase 1 — Inquadratura dei casi d'uso

• Comprensione del processo industriale e definizione delle metriche che saranno mirate all'ottimizzazione
• Perfezionamento delle esigenze dell'utente finale e definizione dei casi d'uso e dei modelli delle app web
• Mappatura dei principali parametri di produzione da monitorare attentamente e identificazione dei metodi avanzati di ML da implementare

Fase 2 — Sviluppo di metodi avanzati

• Progettazione di un gemello digitale che richiede il monitoraggio di oltre 100 parametri dinamici e statici
• Sviluppo di un metodo ML personalizzato per identificare e ottimizzare il processo di produzione e consentire la valutazione quotidiana delle prestazioni di produzione

Fase 3 - Integrazione delle raccomandazioni

• Sostituzione di sensori difettosi identificati grazie alle funzionalità di monitoraggio
• Verifica dei miglioramenti più promettenti del processo di produzione, come la tempistica di immissione e le regolazioni della quantità
• Validazione quantitativa dei miglioramenti per l'integrazione definitiva