CASO STUDIO 1
Algoritmi predittivi per ridurre gli scarti di pasta
“Come costruttori di macchine per l’essiccazione della pasta, siamo costantemente impegnati a garantire continuità e qualità di produzione per i nostri clienti.”
OBIETTIVO
Nel settore alimentare la priorità assoluta è garantire la continuità di processo, minimizzando lo scarto e gestendo in modo efficiente le materie prime.
CONTESTO
Macchine per l'essicazione della pasta.
SOLUZIONE
Abbiamo introdotto efficaci modelli di manutenzione predittiva per ridurre indesiderati e onerosi fermi macchina e implementato algoritmi di machine learning per analizzare in tempo reale i parametri critici del processo, come temperatura, umidità e tempo di essiccazione. Rebecca AI identifica i trend nei dati e fornisce il set migliore delle macchine per utilizzare al meglio le materie prime.
BENEFICI NUMERICI
-10% dei tempi di essiccazione con conseguente efficienza produttiva e una riduzione dei costi operativi associati al consumo di energia.
-5% degli scarti grazie ai parametri di essiccazione ottimali forniti che garantiscono una distribuzione uniforme dell'umidità e una consistenza nella texture della pasta.
-5% guasti improvvisi tramite modelli di manutenzione predittiva.
CASO STUDIO 2
Servizi innovativi di post-vendita tramite l'AI nel settore del packaging
“Come responsabile after sales di un’azienda che fornisce macchine di confezionamento, affrontiamo costantemente sfide legate alla manutenzione preventiva, alla risoluzione rapida dei problemi e al supporto tecnico per i nostri clienti.”
OBIETTIVO
In un panorama sempre più competitivo per i costruttori di macchine, l'innovazione si realizza attraverso l'impiego strategico dei servizi data-driven come differenziale di mercato.
CONTESTO
Costruttore di macchine per il confezionamento destinate a diversi settori, tra cui alimentare, farmaceutico e cosmetico.
SOLUZIONE
Servizi basati sull'AI per verificare lo stato di salute attuale e futuro della macchina e diagnosticare rapidamente la causa del problema, riducendo i tempi di inattività della macchina e migliorando la soddisfazione del cliente. I modelli di AI hanno contribuito a ottimizzare le prestazioni dei macchinari, affrontando sfide come la riduzione dei costi energetici e l'anticipazione di guasti.
BENEFICI NUMERICI
-30% tempo di riparazione.
+25% soddisfazione del cliente.
-20% costi di manutenzione grazie a una migliore pianificazione della manutenzione preventiva.
CASO STUDIO 3
Ottimizzazione della produzione di metalli attraverso l'AI
“Come produttore di macchine per il taglio del metallo, cerchiamo costantemente di migliorare l’efficienza e l’affidabilità delle nostre apparecchiature. L’introduzione dell’intelligenza artificiale ha aumentato l’efficienza operativa, riducendo i tempi di fermo macchina e ottimizzando i parametri di taglio per migliorare la competitività dei nostri clienti sul mercato.”
OBIETTIVO
Riduzione dei costi e miglioramento della qualità del prodotto finale.
CONTESTO
Macchinari per il taglio del metallo destinato a vari settori.
SOLUZIONE
Sistema basato sull'AI che analizza i dati in tempo reale provenienti dalle macchine e dai processi di produzione dei clienti, utilizzando algoritmi predittivi per identificare pattern e difetti di produzione al fine di migliorare OEE e disponibilità delle macchine per gli End User.
BENEFICI NUMERICI
+ 8% dell'efficienza operativa delle macchine.
Fino a -15% di fermi macchina grazie a un modello di AI che ha permesso di individuare e prevenire guasti imminenti, riducendo i tempi di inattività.
-10% delle non conformità utilizzando modelli che classificano i difetti per prodotto e per turno.
