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CASE HISTORY CORRELATO AL PROGETTO "PREMANI"

RICONOSCIMENTO ANOMALIE MANIFATTURA FRIGORIFERI

Partner Electrolux; Statwolf Data Science; Università degli Studi di Padova

La creazione del vuoto è uno step fondamentale nella manifattura di frigoriferi: l’obbiettivo è identificare profili di pressione anomali durante il processo. Tale informazione verrà fruita in maniera semplice dagli operatori di linea e in forma più avanzata in un sistema di supporto alle decisioni per il plant manager ed i responsabili di processo.

L’approccio di Deep Learning adottato ha performance superiori rispetto agli approcci di Anomaly Detection classici in termini di trade-off fra precision e recall.

L'attività di ricerca ha portato alla pubblicazione di un paper su rivista scientifica:
M. Carletti, C. Masiero, A. Beghi, G.A. Susto. A deep learning approach for anomaly detection with industrial time series data: a refrigerators manufacturing case studyProcedia Manufacturing, 2019