DEVICE IOT: UN NUOVO MODO DI COMUNICARE

APPLICAZIONI DI IOT AL MONDO DEI COSTRUTTORI DI MACCHINE

DEVICE IOT: UN NUOVO MODO DI COMUNICARE

“Il classificatore è in grado di fornire le informazioni utili all’ottimizzazione delle impostazioni dei device, in modo da massimizzarne la vita utile, garantendo al contempo le performance di comunicazione”

I device IoT dislocati sul territorio inviano continuamente informazioni ai gateway, che a loro volta inoltrano le informazioni al network server centrale.

Attraverso il network server è possibile raccogliere le informazioni dei device. Risulta anche possibile rispondere con un set di parametri di controllo tali da massimizzare la vita utile e al contempo ottimizzare le performance di comunicazione. I valori dei parametri di controllo dipendono fortemente dalla tipologia di device, differenziato in fisso e mobile.

Tuttavia, l’informazione sulla tipologia di dispositivo non è direttamente disponibile tra le informazioni inviate attraverso il gateway al network server. Per tale motivo non è sempre semplice definire con precisione quali valori attribuire ai parametri di controllo dei devices.

Grazie ad un algoritmo di classificazione è stato possibile strutturare un modello. Tale modello, leggendo i parametri inviati dai device, è in grado di riconoscere con una percentuale di errore minima la tipologia di device, senza dover agire sul singolo device per modificare il set di parametri comunicati.

 

IL CLIENTE

Il cliente che ha beneficiato della soluzione di classificazione implementata da MIPU è una società del gruppo di una grossa azienda che si occupa della costruzione di macchine.

 

NECESSITA’ DEL CLIENTE

Il cliente necessita di una soluzione intelligente in grado di riconoscere, in base ai dati inviati dai device, la tipologia del device stesso, differenziato in fisso e mobile. Il fine ultimo è quello di ottimizzarne prestazioni e ciclo vita.

Prima di testare la soluzione di MIPU, il cliente ha già testato diversi modelli analitici per la previsione e classificazione della tipologia di device senza ottenere risultati soddisfacenti.

 

LA SOLUZIONE MIPU

MIPU implementa soluzioni predittive in ambito industriale e di facility management dal 2008. Ciò è possibile grazie allo sviluppo di strumenti software per l’integrazione ed automatizzazione del flusso dei dati dal campo. Tali implementazioni sono possibili grazie anche alla formazione industriale dei suoi ingegneri.

Il cliente ha testato diversi metodi analitici per classificare correttamente i suoi device. Infine ha deciso di rivolgersi a MIPU per sviluppare una soluzione a livello di tecnologia superiore.

PRE-ANALSI

Il team di Data Scientist di MIPU ha quindi scaricato i dati del cliente ricevuti dal network server. Attraverso una preanalisi qualitativa e quantitativa, MIPU ha selezionato i parametri di interesse per la soluzione.

Questa selezione è avvenuta attraverso due canali paralleli: da una parte il confronto con il cliente, massimo esperto dei device, dall’altra attraverso l’analisi dei dati stessi, che in autonomia sono in grado di fornire informazioni sul grado di correlazione tra i parametri.

ANALISI

A seguito della preanalisi, il team di data science ha selezionato diversi algoritmi da testare, identificati in base alla caratteristica disomogeneità del dataset. Il problema era infatti molto più simile ad uno studio di anomaly detection piuttosto che uno studio di classificazione. Ciò perchè una delle due classi si presentava nettamente preponderante in termini di osservazioni rispetto all’altra.

I vari algoritmi, inseriti in modelli di classificazione, sono stati quindi confrontati in termini di performances. L’attenzione è ricaduta sulla capacità del modello di identificare correttamente le osservazioni in minoranza. L’algoritmo più promettente è risultato essere un classificatore che automaticamente riequilibra le classi, sovrapponendo diversi test con sampling casuale dalla classe preponderante per massimizzare le performance di previsione.

Uno sviluppo ulteriore può prevedere un’integrazione dell’output del modello nel sistema di telecontrollo dei devices. In tal modo è possibile chiudere il flusso di informazioni e massimizzare durata di batteria e performances del device IoT in modo completamente automatizzato.

 

CONCLUSIONE

Scopri di più sulle nostre soluzioni IoT, come Rebecca IoT, la piattaforma semplice e intuitiva che permette di ottenere il massimo dal tuo business tramite l’Internet of Things. Se vuoi saperne di più, clicca qui.

Altre Case History:

Lo sapevi?

Organizziamo ALMENO un webinar al mese sui temi
dell’ingegneria di manutenzione, dell’efficientamento energetico
e degli ultimi trend di intelligenza artificiale.

Lascia un tuo contatto per ricevere tutti gli inviti!