Nodo edge per la manutenzione predittiva (IIoT)
Un nodo sensore industriale intelligente che utilizza l’Edge AI on-device per rilevare le anomalie dei motori 2 settimane prima del guasto.
Specifiche tecniche
| Parametro | Specifica |
|---|---|
| MCU | STM32N6 (Arm Cortex-M55 + Ethos-U55 NPU) |
| Prestazioni AI | 600 GOPS (Int8) |
| Sensori | Accelerometro a 3 assi (banda passante 20 kHz), Temperatura |
| Connettività | Ethernet industriale (Profinet), WirelessHART |
| Sicurezza | Conforme a IEC 62443-4-2 SL3, Secure Boot |
| Alimentazione | 24 V DC / PoE (Power over Ethernet) |
La sfida
Uno stabilimento di produzione automotive subiva perdite di 50 mila €/ora a causa di guasti improvvisi ai bracci robotici. Le soluzioni di monitoraggio basate sul cloud presentavano una latenza eccessiva e costi di trasmissione dei dati elevati. Era necessario un ciclo “sensor-to-action” inferiore a 100 ms.
La nostra soluzione
Abbiamo sviluppato un nodo Edge AI dedicato in grado di eseguire i modelli di analisi delle vibrazioni direttamente sul sensore:
- Inferenza TinyML: modelli YOLOv8-nano compressi e modelli 1D-CNN personalizzati eseguiti sulla NPU STM32.
- Rilevamento delle anomalie: apprendimento non supervisionato (Autoencoder) per rilevare modalità di guasto sconosciute.
- Controllo locale: integrazione diretta con il PLC tramite Profinet per attivare arresti di emergenza in < 10 ms.
Risultati
- Riduzione del 73% dei fermi macchina non pianificati entro 6 mesi.
- Risparmio annuo di 40 mila € per linea di produzione sui costi di trasmissione dei dati (vengono caricate solo le anomalie).
- Privacy al 100%: i dati grezzi delle vibrazioni non lasciano mai lo stabilimento.