IIoT, Machine Learning e Microsoft Azure per ridurre i costi dei processi di controllo qualità
SITUAZONE INIZIALE
Il cliente produce e distribuisce materie plastiche in 5 siti presenti in tutto il mondo. Ogni sito gestisce dai 2 ai 6 estrusori di plastica. Il ciclo di estrusione ha dei costi di produzione molto significativi in quanto i controlli di qualità sui campioni vengono effettuati ogni due ore.
La necessità del cliente è quella di introdurre l’analisi dei dati nel processo di estrusione per poter ridurre il numero di campioni necessari e quindi i costi di produzione.
L’implementazione di una soluzione di analisi richiede la raccolta e la visualizzazione dei dati e l’applicazione di strategie di apprendimento automatico per generare approfondimenti e garantire la qualità della plastica prodotta.
Si propone una strategia basata su cloud, per ridurre al minimo l’investimento iniziale, iniziare in piccolo e scalare velocemente. Da integrare a un pool eterogeneo di controllori di fabbrica, tra cui PLC Siemens, server OPC e macchine compatibili Modbus TCP.
SOLUZIONE
Il prodotto scelto per implementare la soluzione proposta è dataFEED OPC Suite di Softing per raccogliere dati da più PLC Siemens, OPC server e Modbus TCP.
Allo stesso tempo consente l’integrazione con l’Hub IoT Azure tramite MQTT dove è possibile fare analisi dei dati e machine learning sul cloud Azure.
BENEFICI
dataFEED OPC suite rappresenta una soluzione di integrazione dati all-in-one per la comunicazione OPC UA e la connettività cloud Big Data e IoT, compresa la funzionalità Store And Forward per un accesso affidabile ai PLC dei principali produttori.
Tramite il server OPC UA integrato, comprensivo di Store And Forward, fornisce un accesso sicuro e affidabile ai PLC di tutti i principali produttori, come Siemens SIMATIC S7, Rockwell ControlLogix, B&R, Mitsubishi e controllori Modbus.
