Industria 4.0 con una Piattaforma di Orchestrazione IoT
La piattaforma Powua IoT Orchestration consente di acquisire dati in tempo reale da dispositivi eterogenei, integra i dati dei PLC (Programmable Logic Controller) e dei sensori intelligenti, e può essere connessa a fonti di dati esterne come SCADA, ERP e CMMS. Ulteriori sensori non intrusivi possono essere introdotti per ampliare la raccolta dei dati. I dati vengono estratti in modo sicuro utilizzando i protocolli più comuni in ambito industriale e trasporti o il protocollo in uso nel tuo impianto.
Powua è l'unica soluzione che indirizza le esigenze di manutenzione preventiva su condizione e predittiva; aggrega le informazioni raccolte per scopi di controllo e permette di impostare allarmi in base alle esigenze di intervento e manutenzione; utilizza l'apprendimento automatico per eseguire analisi delle condizioni e analisi prognostiche, senza richiedere enormi risorse o un team di esperti.
Spinte dall' Industry 4.0 / Industrial Internet of Things (IIoT), le operazioni industriali sono sempre più autonome. Le fabbriche ospitano numerosi sensori che forniscono dati in tempo reale sullo stato della produzione e dei macchinari per ottimizzare le operazioni. I sensori intelligenti sono inoltre sempre più utilizzati per controllare strade, città, insfrastrutture strategiche, trasporti e veicoli intelligenti. Powua è l'unica soluzione che offre monitoraggio e analisi predittiva scalabili, adattandosi a qualsiasi scenario IoT.

Benefici
ASTRAZIONE E INDIPENDENZA DAL SISTEMA IoT
STRUMENTI WEB DI VISUALIZZAZIONE DEI DATI
SCALABILITÀ E ADATTABILITÀ
REGOLE DINAMICHE E WORKFLOW
ACCESSIBILITÀ E DISPONIBILITÀ
INTERFACCE DI PROGRAMMAZIONE
Moduli

PORTALE
✓ Gli utenti finali possono essere abilitati a visualizzare solo le informazioni di cui hanno bisogno, accessibili anche su cloud.
✓ Completamente configurabile per fornire servizi diversificati.
✓ Funzionalità di sicurezza e profilazione utente.
✓ Punto unico di accesso e autenticazione (SSO, OAuth2).
✓ Gestione completa dei servizi attivati: variazione e condivisione con altri utenti.
✓ Integrato con sistemi di supporto e manutenzione, integrabile con le soluzioni già presenti in azienda.

PROVISIONING
✓ Integra un sistema di auto provisioning per gli edge gateway che forniscono il rilevamento dei dati provenienti dal sistema IoT.
✓ Consente la definizione delle misure da rilevare.
✓ Consente di associare metadati alle risorse gestite e di rappresentare su mappa l'intera infrastruttura IoT.
✓ Configurabile e gestibile da parte dell’utente.

METERING
✓ Possibilità di integrazione con Powua Control Unit, centralina dotata di GPS e connettività cellulare per il monitoraggio di veicoli nel settore automotive, trasporti e agricoltura.
✓ Acquisisce le misure raccolte in tempo reale e in modo selettivo.
✓ Trasforma le acquisizioni provenienti da sistemi eterogenei per uniformità di lettura.
✓Acquisisce i dati di misurazione tramite tecnologia proprietaria basata su software Powua Edge Gateway, espandibile tramite plug-in.
✓ Powua Edge Gateway può essere fornito già integrato in gateway hardware certificati, oppure può essere integrato in hardware di terzi.
✓ Supporto nativo per i seguenti protocolli di interfacciamento: MQTT, HTTP, FTP, SSH, SNMP, JDBC, WMI, IP SOCKET, MODBUS, OPC UA.
✓ Aiuta a definire i criteri di aggregazione gerarchica per i consumi rilevati (es. a livello di impianto, risorsa, area produttiva).
✓ Supporta le attribuzioni TAG alle risorse misurate, per scopi analitici.
✓ Integrabile con motore di regole per implementare logiche complesse di elaborazione o valorizzazione.



MONITORING
✓ Gestione degli asset sia a livello di risorse che di componenti dell'impianto IoT.
✓ Monitoraggio dello stato di funzionamento per risorse e dispositivi, in base alle metriche rilevate.
✓ Definizione di soglie di allarme a seguito del verificarsi di eventi.
✓ Creazione di allarmi compositi e complessi, a partire dalle entità monitorate.
✓ Rappresentazione delle risorse e degli allarmi su mappe personalizzate o su mappe geografiche tramite geolocalizzazione.
✓ Rappresentazione su base gerarchica dello stato dei sistemi monitorati (es. a livello di impianto, risorsa, area produttiva).
✓ Calcolo automatico dei tempi di disservizio e SLA per tipologia di incidente e risorsa.
✓ Integrabile con ulteriori sistemi come quelli di gestione delle manutenzioni.



RULE ENGINE
✓ Esecuzione in modalità interattiva o su base schedulata per generare un flusso informativo costante, per alimentare gli Analytics, l’A.I. o eventuali sistemi esterni.
✓ Programmabile attraverso un semplice linguaggio di scripting.

WORKFLOW
✓ Interfaccia utente semplice per configurare, creare, gestire e monitorare i processi aziendali, come quelli di manutenzione, produzione, logistica, qualità, ecc..
✓ Monitoraggio in tempo reale di qualsiasi processo e stato del flusso di lavoro, tramite dashboard e report; storicizzazione dei processi eseguiti.
✓ Attività e task predefiniti e personalizzabili, per soddisfare le esigenze di implementazione di processi di qualsiasi tipo.
✓ SDK per creare nuove integrazioni.

ANALYTICS
✓ Elaborazione e aggregazione dei dati di misura e monitoraggio, per analizzare e ottimizzare le prestazioni.
✓ Correlazione con più fonti di dati esterne (es. ERP, MES, CMMS, ecc…) per analizzare i processi e introdurre miglioramenti di efficienza.
✓ Creazione guidata di KPI, viste, dashboard e report da condividere in modo interattivo.
✓ Trasformazione dei dati acquisiti e aggregati in informazioni utili per la manutenzione preventiva (su condizione), l'ottimizzazione e la riduzione dei costi.

INTELLIGENZA ARTIFICIALE
✓ Elaborazione di dati macchina, dati storici relativi a guasti, riparazioni, condizioni operative, requisiti di manutenzione e da fonti di dati aggiuntive.
✓ Consente ai responsabili di produzione o delle manutenzioni di prevedere il guasto, di identificare le anomalie di prestazione ed eseguire l'analisi delle cause principali.
✓ Risoluzione di problemi complessi attraverso l'applicazione di algoritmi statistici, di calcolo delle probabilità, serie temporali, machine learning e deep learning.
✓ Basato sui principali strumenti e framework di riferimento, consente di gestire l’intero ciclo di vita che a partire dal flusso dati generato da Powua e ulteriormente arricchito con altre fonti dati porta alla scelta dell’algoritmo, alla sua implementazione fino alla rappresentazione dei risultati sotto forma di report e dashboad interattive, semplici da utilizzare da parte dell’utente finale.

