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.Industry 4.0

AWS IoT SiteWise ottimizza la gestione dei dati delle apparecchiature industriali

AWS IoT SiteWise aiuta a raccogliere i dati dalle linee manifatturiere e i robot d’assemblaggio per trasferirli sul cloud e strutturare metriche di prestazioni per valutare l’efficienza complessiva delle operazioni e identificare opportunità d’innovazione e miglioramento

Con IoT SiteWise, Amazon Web Services (AWS) mette a disposizione un servizio gestito che semplifica la raccolta, l’archiviazione, l’organizzazione e il monitoraggio dei dati delle apparecchiature industriali su larga scala e genera indicatori di performance chiave (KPI) e metriche in tempo reale per aiutare i clienti a prendere decisioni migliori e guidate dai dati.

I clienti possono utilizzare SiteWise per modellare le risorse, i processi e le strutture fisiche, elaborare velocemente parametri di prestazioni industriali e creare applicazioni web gestite per analizzare i dati di apparecchiature industriali, evitare costosi problemi legati alle apparecchiature e ridurre le inefficienze di produzione. Infine, possono visualizzare la rendita di una linea di produzione per supportare la pianificazione della produzione e identificare le carenze in apparecchiature e processi, i divari nella produzione e i difetti di prodotto.

AWS IoT SiteWise semplifica tutti questi processi fornendo un software eseguito su un gateway che risiede nelle strutture e automatizza il processo di raccolta e organizzazione dei dati di apparecchiature industriali. Il gateway connette in modo sicuro i server di dati locali, raccoglie i dati e li invia ad AWS Cloud. Inoltre, AWS IoT SiteWise fornisce interfacce per la raccolta di dati da applicazioni industriali moderne tramite i messaggi MQTT o le API.

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Tra il partner di AWS che hanno usato questo servizio come soluzione custom e che continueranno adesso che è generalmente disponibile ci sono aziende con comparti industriali storici: Volkswagen, Bayer Crop Science, Pentair e Genie. 

 

Immagine fornita da Shutterstock.

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23 Giugno 2017
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