Analisi del rischio
Sybil parte dall’analisi degli asset, delle criticità operative e dei costi associati ai possibili guasti.
Questo consente di individuare quali macchine, impianti o componenti monitorare, quali segnali raccogliere e quali modalità di guasto prevedere.
Raccolta dati IoT
La piattaforma raccoglie dati da infrastrutture esistenti, come PLC e sistemi di campo, oppure da nuovi sensori installati sugli asset.
Può integrare accelerometri, sensori acustici, sensori di temperatura, sensori di coppia e forza, misuratori di portata e altri dispositivi utili al monitoraggio operativo.
Machine learning e analisi predittiva
Sybil utilizza algoritmi di intelligenza artificiale e machine learning per analizzare grandi quantità di dati e trasformarle in insight concreti.
La piattaforma individua anomalie, comportamenti fuori standard e segnali che possono anticipare un guasto o una perdita di performance.
Rilevamento e identificazione dei guasti
Attraverso diversi approcci algoritmici, Sybil rileva possibili difetti e li confronta con dati storici, misurazioni real time e modalità di guasto conosciute.
Questo permette di passare dal semplice allarme alla comprensione del problema
Previsione del guasto
Sybil consente di adattare l’orizzonte di previsione alle esigenze del processo produttivo o dell’asset monitorato.
In questo modo l’azienda può programmare gli interventi prima che il problema si trasformi in fermo, disservizio o danno operativo.
Stima della vita utile residua
La piattaforma supporta la stima della vita utile residua degli asset, aiutando le aziende a ottimizzare le prestazioni, pianificare gli interventi e utilizzare meglio le risorse disponibili.
Integrazione con sistemi CMMS
Sybil può integrarsi con sistemi CMMS per generare, pianificare e gestire attività di manutenzione in modo strutturato.
La comunicazione bidirezionale permette di arricchire i dati, migliorare i modelli predittivi e rendere più fluido il lavoro dei tecnici.
