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Gestione della conoscenza nello sviluppo prodotto/processo

Monitoraggio delle macchine per manutenzione predittiva

Parole chiave IMAGE PROCESSING, INDUSTRY 4.0, MACHINE LEARNING, PREDICTIVE MAINTENANCE, SENSOR FUSION, SIGNAL PROCESSING

Riferimenti GIULIA BRUNO, FRANCO LOMBARDI

Riferimenti esterni emiliano.traini@polito.it

Gruppi di ricerca Gestione della conoscenza nello sviluppo prodotto/processo

Tipo tesi SPERIMENTALE

Descrizione All'interno del paradigma dell'Industria 4.0, le tecnologie dell'Internet of Things (IoT) e dell'Intelligenza artificiale (AI) stanno pian piano modificando i sistemi manifatturieri. Attraverso l'IoT, i sistemi di produzione sono sempre pił in grado di monitorare i processi fisici attraverso la comunicazione in tempo reale tra sensori e i dispositivi di interfaccia. Attraverso l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico, i sistemi di produzione possono estrarre nuove conoscenza analizzando l'enorme quantitą di dati resi disponibili dall'IoT e fornire un aiuto per il supporto alle decisioni in tempo reale. Esempi di applicazioni sono la riduzione dei tempi di fermi macchina, il rilevamento o la prevenzione di alcuni difetti nei prodotti, la riduzione al minimo dei pezzi in attesa, il miglioramento della cooperazione tra operatori e robot, e l'aumento dell'efficienza dell'intera supply chain. 

Il lavoro di tesi mira a sviluppare uno strumento di monitoraggio di un sistema produttivo per combinare le tecnologie IoT industriali con quelle dell'apprendimento automatico, al fine di prevedere i momento in cui le risorse avranno bisogno di un'attivitą di manutenzione. In questo modo gli interventi di manutenzione potranno essere pianificati in anticipo ed evitare guasti imprevisti.

Conoscenze richieste Programming; Basics on machine learning.


Scadenza validita proposta 01/10/2020      PROPONI LA TUA CANDIDATURA




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