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Definizione. Avvuesse Industrial aiottì, accorpa macchine industriali, cloud computing, analisi, e persone, per migliorare le prestazioni e la produttività dei processi industriali. Con Industrial aiottì, le aziende industriali possono digitalizzare processi, trasformare modelli aziendali e migliorare le prestazioni e la produttività, il tutto riducendo gli sprechi. Casi d'uso aiottì industriale e perché è una soluzione vincente. Qualità predittiva. L'analisi predittiva della qualità estrae informazioni fruibili da fonti di dati industriali come apparecchiature di produzione o condizioni ambientali: Grazie ad Avvuesse Industrial aiottì, i produttori industriali possono creare modelli di qualità predittivi che aiutano a produrre prodotti di qualità superiore. Prodotti di qualità superiore aumentano la soddisfazione del cliente e riducono il richiamo dei prodotti. Monitoraggio delle condizioni degli asset. il monitoraggio delle condizioni degli asset rileva lo stato delle macchine e attrezzature per determinare le prestazioni delle risorse. Con Avvuesse aiottì, è possibile acquisire tutti i dati desiderati, quali: temperatura; vibrazione; codici di errore e molti altri parametri. Con una panoramica più ampia delle proprie condizioni, è possibile massimizzare l'utilizzo e l'investimento delle risorse. Manutenzione predittiva. L'analisi della manutenzione predittiva rileva lo stato delle attrezzature industriali per identificare potenziali guasti prima che incidano sulla produzione, con conseguente aumento della durata delle attrezzature, della sicurezza degli operai e dell'ottimizzazione della catena di distribuzione. Le estensioni di Avvuesse aiottì sono. Avvuesse aiottì Core: Permette la connessione dei dispositivi con il cloud. Avvuesse aiottì Device Defender: Gestisce la sicurezza per dispositivi e risorse aiottì. Amazon FreeRTOS: Fornisce un sistema operativo aiottì per microcontrollori. Avvuesse aiottì Greengrass: Fornisce un piano di elaborazione, messaggistica e sincronizzazione locali per dispositivi. Avvuesse aiottì sait wise: Raccoglie e organizza i dati di apparecchiature industriali. Avvuesse aiottì Events: Rilevazione e interazione con gli eventi da sensori e applicazioni aiottì. Avvuesse aiottì Analytics: Fornisce analisi per dispositivi aiottì. Avvuesse aiottì Things Graph: Piattaforma per lo sviluppo di applicazioni aiottì in modo visivo. Infine, Avvuesse aiottì Device Management : Consente l’acquisizione, l'organizzazione e la gestione in remoto dei dispositivi aiottì. Avvuesse aiottì Things graph è un applicativo che permette la realizzazione e la distribuzione di applicazioni aiottì su cloud Avvuesse o dispositivi basati su Avvuesse aiottì Greengrass. Avvuesse aiottì Greengrass è un software che offre elaborazione in locale e connettività cloud sicura, permettendo ai dispositivi di rispondere velocemente a eventi locali, anche in assenza di connessione Internet. Avvuesse Elastic Beanstalk è un servizio di semplice utilizzo per distribuire e ridimensionare applicazioni e servizi Web sviluppati con Java, DOT NET, PHP, Node gei s, Python, Ruby, Go e Docker sui server più comuni. Caricando semplicemente il proprio codice, Elastic Beanstalk gestisce automaticamente l'implementazione, da provisioning di capacità e autoscaling al monitoraggio della salute dell'applicazione. Per quanto riguarda Avvuesse Analytics e sait wise, sono stati sviluppati due prototipi i quali introducono il loro funzionamento. Avvuesse sait wise. L'obiettivo di sait wise è quello di creare un’interfaccia user-friendly che permetta all’utente, di visualizzare le informazioni relative ai processi industriali. Nel prototipo, ad esempio, sono state usate le centrali eoliche offerte da Amazon (e situate in You EssEi), come oggetti aiottì, in modo tale da poterne visualizzare le informazioni. Il risultato finale corrisponde a questo: è possibile vedere la pagina suddivisa in quattro sezioni, ognuna delle quali mostra un dato differente. In ogni quadrante, vi sono quattro colori differenti, come ad indicare quattro assets differenti(ovvero, quattro oggetti aiottì situati a una certa distanza l’uno dall’altro.) Avvuesse Analytics. Avvuesse aiottì Analytics automatizza tutti i passaggi difficili necessari per analizzare i dati dai dispositivi aiottì. Esso filtra, trasforma e arricchisce i dati aiottì prima di archiviarli, in un datastore di serie temporali per l'analisi. Il servizio può essere configurato per acquisire dai dispositivi solo i dati necessari, applicare le trasformazioni matematiche per elaborare i dati e arricchirli con i metadati specifici per il dispositivo, come tipo di dispositivo e posizione, prima di archiviare i risultati elaborati. Quindi, è possibile analizzare i dati eseguendo query tramite il motore di query SQL incorporato, oppure eseguire analisi più complesse e inferenze per machine learning. Avvuesse aiottì Analytics semplifica l'utilizzo del machine learning includendo modelli predefiniti per i casi d'uso comuni di aiottì. I principali strumenti che mette a disposizione sono: Un canale, ovvero il luogo dove arriveranno tutti i messaggi. Un data store, il quale riceverà ed immagazzinerà i dati ricevuti, attraverso Amazon S3. Una pipeline, per connettere il data store al canale, dalla quale sarà possibile visualizzare le operazione di pipeline riuscite e quelle che hanno riportato errori. Un dataset, che conterrà espressioni SQL per svolgere operazioni di query al datastore, il quale conterrà i risultati delle query in un fail in formato CVS. Un NoteBook Jupyter, ovvero un sistema open source volto all’analisi e l’esplorazione ad-hoc dei dati. Avvuesse fornisce tutti i comuni strumenti e integrazioni necessarie agli sviluppatori DOT NET, permettendo loro di sfruttare il cloud più innovativo con una brevissima curva di apprendimento. Ad esempio, la soluzione Avvuesse Industrial aiottì è stata adottata da volkswagen, la quale permette loro di collegare i dati di tutte le macchine, impianti e sistemi nelle 124 fabbriche volkswagen al fine di: aumentare l'efficienza degli impianti; aumentare il tempo di attività; migliorare la flessibilità della produzione; migliorare la qualità dei veicoli. Altro esempio è: Woodside Energy, la quale si affida ai dati da molto tempo. In precedenza le analisi venivano eseguite seguendo i dati forniti da apparecchiature complesse e obsolete. Per promuovere ulteriormente la trasformazione digitale e culturale, la società ha costituito il proprio Data Sciences Group, dopo la migrazione al cloud. Lo scopo del gruppo Data Sciences è trovare approfondimenti e condividerne i risultati all'interno dell'organizzazione. Woodside oggi sfrutta Avvuesse Industrial aiottì per ridurre il tempo necessario per la distribuzione di nuovi algoritmi di analisi, che, da 3 o 6 mesi del passato, arriva a ridursi a poche settimane o persino giorni. Per quanto riguarda la formazione, esistono dei corsi offerti da Amazon, che permettono di poter studiare diversi campi del mondo Avvuesse. Alcuni corsi sono gratuiti, altri a pagamento, dipende dalla difficoltà del corso, che è variabile. Avvuesse offre l’infrastruttura cloud globale più vasta e completa, e continuerà a crescere. Non esistono motivi per non adottarlo.