I.4.BOARD

Una Piattaforma Integrata

È un progetto “general purpose”, cioè declinabile in molti ambiti di produzione industriale.

AGS ha progettato e realizzato una piattaforma software modulare – denominata I.4.Board – che consente l’acquisizione e l’analisi dei dati di funzionamento degli impianti industriali.

I.4.Board è parte integrante di vari progetti realizzati per una grande multinazionale farmaceutica, alla quale abbiamo fornito delle soluzioni specifiche e innovative nell’ambito della digitalizzazione dei processi produttivi in ottica Industria 4.0.

La piattaforma realizza il paradigma noto come Industrial Internet of Things (IIoT), modello su cui si basano le applicazioni che promuovono innovazione tecnologica applicata alla Quarta rivoluzione industriale. Questo tipo di protocollo di connessione permette alle aziende clienti di ridisegnare ed innovare i propri processi produttivi, nell’ottica della cosiddetta Fabbrica Connessa o Smart Manufacturing. L’obiettivo è quello di fornire una visione complessiva e unitaria dei processi aziendali e di tutte le informazioni necessarie alla loro corretta gestione.

I.4.Board permette di visualizzare i dati che vengono rilevati da diversi strumenti di misura, attraverso particolari protocolli di rete industriali, quali ad esempio Modbus/TCP o altri; i dati vengono poi trasferiti ed archiviati su un server centrale in cloud, dove vengono elaborati e rappresentati graficamente tramite dashboard configurabili dall’utente finale.

Ogni utente, in base al grado di autorizzazione, può monitorare da remoto il funzionamento dell’impianto da un dispositivo collegato in rete (PC o Tablet), ricevere segnalazioni di malfunzionamento ed interagire tempestivamente con il sistema o con altri gruppi di utenti, in funzione della situazione da gestire.

Il sistema I.4.Board, grazie agli algoritmi evoluti di Machine Learning installati in fase di progettazione, è in grado di evidenziare le variazioni, anche minime, di alcuni valori rispetto agli andamenti ottimali, così da evitare possibili anomalie future, e quindi suggerire la migliore pianificazione delle attività di manutenzione preventiva.