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Industria 4.0: architettura IoT e manutenzione predittiva = Industry 4.0: IoT architecture and predictive maintenance

Monti, Stefano

Industria 4.0: architettura IoT e manutenzione predittiva = Industry 4.0: IoT architecture and predictive maintenance.

Rel. Tania Cerquitelli. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Informatica (Computer Engineering), 2018

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Abstract:

L'inizio dell'industria 4.0 avvenne nel 2011 con la presentazione del piano politico tedesco "Industrie 4.0" per rinnovare l'industria manifatturiera. Solo poche nazioni, come USA e Giappone, già  praticavano politiche simili senza riscuotere grande interesse nella ricerca scientifica ma, con il tempo, sempre più paesi hanno iniziato ad adottare piani per innovare il proprio settore industriale. Al giorno d'oggi, tutte le nazioni del primo mondo hanno delle politiche economiche a riguardo. Questa trasformazione è stata definita dalla comunità  scientifica come una rivoluzione industriale vera e propria, la quarta per esattezza, per via del profondo cambiamento sulla concezione dell'impianto industriale rispetto al passato. I principi della trasformazione sono dovuti, in maggior sostanza, alla digitalizzazione e connessione dei dispositivi in modo da ottenere molti benefici: monitoraggio, autonomia, realtà  aumentata, analisi, predizioni, simulazioni, gestione degli eventi in tempo reale, collaborazione tra macchine e uomo-macchina ottenendo, in maniera più generica, un ottimizzazione del prodotto finale. Ciò comporta migliori prestazioni dal punto di vista della velocità, qualità, sicurezza e lato economico. Anche il lavoratore ottiene vari benefici legati all'ausilio di diversi strumenti per la gestione e monitoraggio dell'impianto semplificando il proprio operato e, allo stesso tempo, ottimizzando il risultato finale. In particolare, si vuole mostrare l'implementazione del lato analisi e cognitivo nell'industria 4.0 tramite l'applicazione della prognostica e della manutenzione predittiva. L'apprendimento automatico applicato alle macchine può ricavare una serie di predizioni che sia aiutano i lavoratori nel prendere decisioni per la gestione dell'impianto sia rendono smart gli apparecchi in maniera tale da ottimizzare il proprio lavoro e diventare il più autonomi possibili. La previsione dei prossimi fallimenti permette di prevenirli e attuare nel modo più efficiente i lavori di manutenzione comportando vantaggi come sicurezza, affidabilità, qualità  del prodotto finale, risparmio temporale ed economico. Lo scenario ideale per l'industria 4.0 è la totale autonomia dei dispositivi; quest'ultimi riescono a capire il proprio andamento e, in base a ciò, prendono decisioni per migliorare la produzione, il tutto senza nessun intervento umano. La seguente tesi ha quindi lo scopo di mostrare il perché questi argomenti stanno diventando sempre più importanti, ricercati e nominati. Nella prima fase si presentano le definizioni, benefici e struttura dei temi accennati sopra. Infine si sperimentano due applicazioni riguardo l'industria 4.0 e la manutenzione predittiva per mostrare una proiezione pratica dei concetti trattati in teoria.

Relators: Tania Cerquitelli
Academic year: 2018/19
Publication type: Electronic
Subjects:
Corso di laurea: Corso di laurea magistrale in Ingegneria Informatica (Computer Engineering)
Classe di laurea: New organization > Master science > LM-32 - COMPUTER SYSTEMS ENGINEERING
Aziende collaboratrici: Blue Reply Srl
URI: http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/9519
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