IoT con i sensori esistenti
Senseioty raccoglie i flussi dei sensori IoT, dei PLC e dei dati macchina che già produci. Dove servono nuove misure si aggiungono sensori mirati — non si riparte da zero.
Caso d'uso · Efficienza operativa & manutenzione predittiva
Prevedi i guasti prima che accadano.
Machine learning sui flussi di dati, anche IoT, per prevedere i guasti, rilevare frodi e generare automaticamente i report di intervento. Una app mobile guida gli operatori sul campo, passo passo, con validazione human-in-the-loop.
In sintesi
Cos'è l'efficienza operativa di FlairBit.
La soluzione di efficienza operativa di FlairBit usa algoritmi di machine learning sui flussi di dati, anche IoT, per prevedere i guasti prima che si verifichino, rilevare usi impropri e frodi e generare automaticamente i report di intervento. Una app mobile guida gli operatori sul campo passo passo, con validazione human-in-the-loop dei report.
Il problema
I fermi macchina non pianificati costano. La carta rallenta tutto.
I guasti improvvisi fermano la produzione e costano tempo e denaro. Pianificare installazioni e manutenzioni, attivare le garanzie e produrre i report d'intervento a mano è lento e dispersivo — e senza dati continui è difficile abilitare modelli di servizio evoluti.
- Fermi non pianificati. I guasti improvvisi bloccano la produzione e fanno lievitare i costi.
- Processi manuali. Pianificare interventi, attivare garanzie e scrivere report a mano è lento e disperde dati.
- Servizio bloccato. Senza dati continui è difficile abilitare modelli come l'Appliance as a Service.
Linea 3 · guasto improvviso⚠ fermo
Report d'intervento · su carta⚠ da digitare
Garanzia · da attivare⚠ in ritardo
Costo fermo · stima€€€ / ora
La soluzione FlairBit
Dai dati alla previsione, con Senseioty e Stratum AI.
La piattaforma IoT Senseioty raccoglie i flussi di dati e gli agenti di Stratum AI li trasformano in previsioni, allarmi e report. Tre capacità che lavorano insieme, dal campo all'archivio.
01 · Manutenzione predittiva
Riconosce l'anomalia e prevede il guasto.
Algoritmi di machine learning analizzano i flussi IoT in continuo, imparano il comportamento normale di ogni macchina e identificano le anomalie. Quando il rischio sale, suggeriscono un intervento proattivo — prima del fermo, non dopo.
- ML sui flussi IoT. Analisi continua di vibrazione, temperatura, consumi e cicli macchina.
- Anomalie in anticipo. Le deviazioni dal comportamento normale diventano un segnale prima del guasto.
- Interventi proattivi. Il sistema suggerisce cosa fare e quando, riducendo i fermi.
Stato · cuscinetto linea 3
ML · soglia di anomalia superata
Guasto probabile entro 6 giorni — sostituire cuscinetto.intervento proattivo · pianificato
02 · App mobile per gli operatori
Guida l'operatore sul campo, passo passo.
Una app mobile accompagna il tecnico durante l'intervento: checklist guidata, documentazione fotografica e generazione automatica del report. Ogni report passa per una validazione human-in-the-loop, così l'operatore conferma prima dell'archiviazione.
- Guida passo passo. Checklist e procedure direttamente sul dispositivo, sul campo.
- Documentazione fotografica. Foto e note allegate all'intervento, senza carta.
- Validazione human-in-the-loop. Il report è generato in automatico, ma l'operatore conferma o corregge.
1 · Checklist intervento
2 · Foto + note sul campo
3 · Report generato · da validareSostituzione cuscinetto linea 3 — 42 min. Conferma l'operatore prima dell'archiviazione.
03 · Fraud detection e report automatici
Smaschera gli usi impropri, archivia tutto da solo.
Il monitoraggio dei pattern di utilizzo individua manomissioni e usi impropri, mentre la generazione automatica dei report integra dati macchina e osservazioni del tecnico. Il risultato è un archivio digitale completo, pronto per garanzie e conformità.
- Rilevamento frodi. I pattern di utilizzo anomali segnalano manomissioni e usi impropri.
- Report automatici. Dati macchina e osservazioni del tecnico in un unico documento.
- Archivio digitale. Contratti e rapporti d'intervento sempre tracciati e ricercabili.
Utilizzo · macchina #A12nella norma
Utilizzo · macchina #B07⚠ pattern anomalo
Report #1043 · auto-generatoarchiviato
Garanzia · attivazioneautomatica
Benefici
Meno fermi, più controllo, costi più bassi.
Gli effetti della manutenzione predittiva sull'operatività e sul modello di servizio.
Costi operativi
−18%
Meno fermi macchina, fraud detection e processi snelli: risparmio fino al 18% sulle operazioni.
Fermi macchina
Ridotti
Manutenzione predittiva e interventi proattivi: si interviene prima del guasto, non dopo.
Controllo e conformità
End-to-end
Tracciabilità e conformità lungo tutta la catena del valore, dal campo all'archivio digitale.
Carta
Azzerata
Contratti e rapporti d'intervento archiviati in digitale: ricerca immediata, addio carta.
Effetti tipici delle implementazioni FlairBit su Senseioty + Stratum AI; i risultati variano in base al parco macchine e ai processi.
Come si integra
Parte dai dati che hai già. Anche dal legacy.
La soluzione attinge ai sensori IoT, ai PLC e ai dati macchina esistenti tramite Senseioty, e si aggancia a gestionali custom, ERP datati e sistemi legacy. GenAI multi-modello, disponibile anche in hosting privato, conforme a GDPR e AI Act.
Integrazione legacy
Connettori e adapter su misura per ERP datati e gestionali custom. Si attinge al sistema informativo esistente per garanzie, anagrafiche e ordini, senza rifarlo.
GenAI multi-modello, anche privata
Selezione automatica del modello privato o pubblico per ogni richiesta, in base a sicurezza, riservatezza e performance. Disponibile anche in hosting privato, senza lock-in.
GDPR & AI Act
Governance, tracciabilità e accessi differenziati progettati nella piattaforma. Conformità by design, non aggiunta dopo.
Dalla vendita del prodotto al servizio. Appliance as a Service, abilitato dai dati.
Domande frequenti
Le domande che ci fanno più spesso.
Serve installare nuovi sensori?
Non necessariamente. La soluzione attinge ai flussi di dati che già produci — sensori IoT esistenti, PLC, dati macchina e gestionali — tramite la piattaforma Senseioty. Dove servono nuove misure, si aggiungono sensori mirati, ma il punto di partenza sono i dati che hai già.
Come prevede i guasti?
Algoritmi di machine learning analizzano in continuo i flussi di dati, anche IoT, e imparano il comportamento normale di ogni macchina. Quando i parametri iniziano a deviare verso un pattern anomalo, il sistema segnala l'anomalia e stima il rischio di guasto, suggerendo un intervento proattivo prima del fermo.
Cos'è la servitizzazione o Appliance as a Service?
È il passaggio dalla vendita del prodotto alla vendita del servizio: il cliente paga l'uso o le prestazioni della macchina, non la macchina in sé. La manutenzione predittiva e il monitoraggio continuo dei dati rendono questo modello sostenibile, perché permettono di garantire uptime e livelli di servizio.
Gli operatori sul campo come usano la soluzione?
Tramite un'app mobile che li guida passo passo nell'intervento: checklist, documentazione fotografica e generazione automatica del report. I report passano per una validazione human-in-the-loop, così l'operatore conferma o corregge prima dell'archiviazione.
Vediamola sul tuo parco macchine