L’uso di modelli di Machine Learning sta diventando sempre più comune nelle applicazioni IoT industriali per le sue elevate potenzialità nell’individuare anomalie.

Lo sviluppo di algoritmi di Machine Learning può essere applicato in diverse aree produttive, come la qualità, la manutenzione predittiva e il controllo avanzato di processo, al fine di apprendere il comportamento delle variabili di interesse, identificare eventuali anomalie e reagire nel minor tempo possibile con o senza il supporto degli operatori di linea.

I benefici derivanti dall’utilizzo di questa tecnologia sono molteplici. Il ML riduce i tempi di intervento a seguito di anomalie riscontrate nell’analisi dei dati di processo in real-time. Grazie al suo utilizzo è possibile suggerire preventivamente al responsabile della produzione e agli operatori potenziali criticità e relative azioni da intraprendere in modo da risolvere i potenziali problemi ancor prima che si manifestino.

Miraitek utilizza la tecnologia Machine Learning in alcuni dei propri software, in particolare quelli dedicati a manutenzione predittiva, qualità "zero difetti", analisi approfondita delle anomalie. Queste soluzioni partono dai dati raccolti dal sistema, fanno analisi e studio dei trend in modo autonomo e forniscono ai manager una proiezione della possibile evoluzione del comportamento del sistema (macchina o impianto), nonché possibili soluzioni ad eventuali problematiche, prima ancora che queste si verifichino.