Un moltiplicatore di opportunità. Da non lasciarsi sfuggire.
Statwolf Data Science SRL è un’azienda alla costante ricerca di innovazione nei propri prodotti e servizi. A tale scopo, si è avvalsa anche delle opportunità previste dalla DGR n° 1159 del 19/072017, con il Bando per il sostegno a progetti di ricerca che prevedono l’impiego di ricercatori - asse 1 “ricerca, sviluppo tecnologico e innovazione”, con obiettivo specifico “Incremento dell’attività di innovazione delle imprese”, Azione 1.1.1 “Sostegno a progetti di ricerca alle imprese che prevedono l’impiego di ricercatori (dottori di ricerca e laureati magistrali con profili tecnico-scientifici) presso le imprese stesse”.
Grazie a tale bando, ha avviato un progetto di ricerca e sviluppo di un innovativo sistema per il riconoscimento di guasti, specifico per l’Industria 4.0. L'esecuzione del progetto di ricerca e sviluppo ha rispettato i tempi e il budget previsti nella domanda di contributo, e ha permesso di ottenere i risultati di innovazione attesi.
Poter disporre di analisi data-driven per la Fault Detection nell’Industria 4.0 è fondamentale, ma spesso è necessario affrontare due problemi complessi:
Per migliorare costantemente i propri prodotti fortemente innovativi, e renderli sempre più utili per i clienti, Statwolf ha avviato un progetto complesso di ricerca industriale, mirante a sviluppare una soluzione innovativa alle attuali metodologie di Fault Detection, che sia precisa e accurata, in particolare specifica per le esigenze della Industria 4.0, e che risponda in maniera efficace a questi due problemi.
ADAPT 4.0 di Statwolf Data Science, sviluppato con questo progetto, permette la soluzione data-driven per l'identificazione di guasti e anomalie negli scenari tipici per l'Industria 4.0. Per sviluppare tale soluzione, è stato necessario una serie di ricerche rigorose e accurate per individuare.
L’impegno di un ricercatore dedicato esclusivamente a questo progetto, grazie al contributo della Regione Veneto, ha dapprima permesso di individuare una serie di scenari applicativi adatti alle tecniche self-starting. In particolare, la ricerca ha individuato metodologie che, a differenza di quelle tradizionali, non necessitano della Fase I né di stime a priori sulle caratteristiche statistiche del processo da monitorare.
Successivamente, il ricercatore ha implementato in un ambiente di programmazione ad alto livello, e testato in maniera estensiva, le metodologie Fault Detection self-starting identificate.
Si è quindi proceduto ad integrare tali metodologie nel nuovo sistema di supporto alle decisioni che Statwolf ha appositamente sviluppato per l’industria 4.0.
Ecco un’immagine del lavoro di ricerca realizzato grazie a questo contributo dell’Unione Europea:
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