IoT & RTLS: Tradurre i dati in informazioni di valore

Azienda cliente:

produttore internazionale di acque minerali e bevande

Ambito della soluzione:

tracciamento attraverso tag RTLS dei mezzi di movimentazione e raccolta di dati ambientali mediante sensori IoT.

  • Quanto è importante la sicurezza in uno stabilimento produttivo?
  • Come possono essere ottimizzati gli spostamenti dei mezzi in magazzino, disponendo di un sistema in grado di localizzarli in tempo reale e con estrema precisione?
  • La raccolta di quali dati può risultare utile per una multinazionale del settore alimentare?

Investire in ricerca per migliorare le performance e la sicurezza

Nell’ambito di un progetto volto a sondare le potenzialità dell’IoT all’interno dei siti produttivi, l’azienda cliente ha chiesto di sperimentare un sistema flessibile per la raccolta di dati utili a definire nuovi KPI per il miglioramento delle performance aziendali.

Il cliente ha dunque espresso la volontà di introdurre una soluzione intelligente, capace di interagire con il contesto e di sintetizzare le informazioni raccolte attraverso dashboard intuitive.
Sul piano pratico, queste esigenze sono state tradotte nel:

  • Tracciare il movimento di carrelli elevatori e lava-asciuga
  • Monitorare la velocità dei mezzi di movimentazione ed evitare collisioni accidentali
  • Raccogliere i valori di temperatura e umidità degli ambienti

Analisi e conclusioni

KFI è intervenuta proponendo un innovativo sistema RTLS, basato su un insieme di antenne e tag ultra wideband, capace di rilevare in tempo reale la posizione degli elementi monitorati, con una precisione fino a 60 cm.

Attraverso i dati raccolti da questi dispositivi, e dai sensori in essi integrati, è stato possibile creare delle infografiche per il monitoraggio degli ambienti, del personale e degli asset, tra le quali:

  • Spaghetti chart per l’ottimizzazione dei percorsi;
  • Heatmap per identificare le zone di maggior stazionamento;
  • Report sulla velocità degli asset e sulle condizioni dell’ambiente.

Sulla base di queste informazioni, è stato possibile introdurre degli avvisi in caso di superamento di determinate soglie limite. Per esempio, sono stati definiti degli alert per scongiurare le collisioni tra i mezzi, o per segnalare il raggiungimento di velocità troppo elevate da parte dei muletti.

Altri indici sono invece stati sfruttati per monitorare le condizioni di temperatura e umidità all’interno del magazzino, elementi chiave per una realtà che opera nel comparto alimentare.

Il test ha dunque dato esiti ampiamente positivi: ha infatti permesso al cliente di acquisire una maggiore consapevolezza sull’impiego dei propri mezzi, di efficientarne l’utilizzo e la manutenzione in ottica predittiva, nonché di migliorare le condizioni di sicurezza generali.

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