Contesto e obiettivi
Definire e sviluppare uno strumento dati per migliorare un processo industriale complesso che comprende una fermentazione, per ottimizzare sia la resa sia la qualità della produzione.
Risultati
- Il prodotto è in produzione ed è ben adottato dagli ingegneri di processo.
- Miglioramento della resa media finora: +1,2 punti percentuali.
- Il prodotto è in fase di estensione a tutti gli stabilimenti e sta diventando il riferimento; la sua capacità di apprendimento aumenterà ulteriormente il miglioramento.
Il nostro approccio
Monitoraggio
- Acquisizione dei dati IoT in tempo reale e monitoraggio dei lotti
- Alert
Modello e interpretabilità
- Un modello di apprendimento automatico con interpretabilità SHAP per comprendere le correlazioni multivariate
Lotti migliori e peggiori
- Un motore di induzione di regole che individua i lotti migliori e peggiori
Altri casi di studio
Tutti i casi di studio- Modellizzazione e ottimizzazione della supply chain Migliorare la pianificazione e la logistica della trasformazione di materie prime agricole Leggi il caso di studio →
- RAG aumentato per la R&S Competitive intelligence sui motori aeronautici, basata su un knowledge graph, per un leader mondiale dell'aerospazio Leggi il caso di studio →
- Innovazione basata sui dati per migliorare la qualità Valorizzare un'innovazione interna di rilevamento dei difetti per un produttore di leghe avanzate Leggi il caso di studio →