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Le Gunma Industrial Technology Center implémente un système de détection d'anomalies 24h/24 et 7j/7 pour les processus de production
GITC réduit les anomalies tout en augmentant la productivité
« App Designer permet la création de tableaux de bord personnalisés qui répondent précisément aux besoins des utilisateurs. Le design du tableau de bord peut être réalisé sans codage, ce qui le rend accessible même aux débutants en programmation, tout en offrant une solution à faible coût. »
Principaux résultats
- Les outils MATLAB permettent une détection des anomalies 24h/24 et 7j/7, réduisant les anomalies de 3 % à 0,5 %.
- App Designer a permis aux ingénieurs sans expérience préalable de codage d’implémenter le système.
- Les outils MATLAB offrent une solution peu coûteuse pour réduire les défauts dans les processus de production.
Les données de capteurs sont transmises à ThingSpeak et les notifications d'anomalies sont envoyées via Slack.
Basé dans la préfecture de Gunma, au Japon, le Gunma Industrial Technology Center (GITC) est un établissement de recherche public qui promeut le développement industriel et dynamise l'économie régionale de Gunma. Les chercheurs du GITC travaillent sur les technologies utilisées dans les processus de production. L’un des principaux défis dans ce domaine est de prendre en compte les anomalies imprévues qui peuvent entraîner des défauts dans la qualité des produits et affecter la productivité des processus de production. Pour améliorer la surveillance de ces irrégularités, GITC a créé un nouveau système qui utilise les outils MATLAB® pour le traitement et l'analyse des données, permettant ainsi la détection d'anomalies en temps réel.
GITC a identifié trois domaines à cibler pour la surveillance des anomalies : la contamination de l'huile de coupe, la température de l'environnement de production et la rupture du foret. La séquence de détection des anomalies de forage implique l'accumulation de données, l'exécution d'un apprentissage et la formulation d'un jugement sur un PC, puis l'envoi des résultats à ThingSpeak™. L’équipe a également utilisé Statistics and Machine Learning Toolbox™ pour rechercher des patterns dans les données afin de mieux prédire quand des anomalies pourraient survenir. Enfin, ils ont utilisé App Designer pour créer des tableaux de bord personnalisés afin de visualiser les données, sans avoir besoin d’expérience préalable en codage.
Ces outils ont permis à GITC de surveiller les anomalies en temps réel et d’envoyer des alertes immédiates aux membres de l’équipe, même hors site. Cela signifie que le processus de production peut être surveillé 24 heures sur 24, 7 jours sur 7. En conséquence, GITC a pu améliorer la productivité, réduire les coûts et diminuer le nombre d’anomalies de 3 % à seulement 0,5 %.
