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ETD

Archivio digitale delle tesi discusse presso l’Università di Pisa

Tesi etd-05162023-230104


Tipo di tesi
Tesi di laurea magistrale
Autore
FRANCALACCI, DARIO
URN
etd-05162023-230104
Titolo
Integrazione e Analisi dei Dati di allarme per il Monitoraggio e Controllo del Processo di Converting in ottica di Industria 4.0: il caso Sofidel S.p.A.
Dipartimento
INGEGNERIA DELL'ENERGIA, DEI SISTEMI, DEL TERRITORIO E DELLE COSTRUZIONI
Corso di studi
INGEGNERIA GESTIONALE
Relatori
relatore Prof. Braglia, Marcello
relatore Prof. Marrazzini, Leonardo
Parole chiave
  • alarms
  • allarmi
  • analisi
  • analysis
  • control
  • controllo
  • converting
  • data
  • dati
  • industria 4.0
  • industry 4.0
  • monitoraggio
  • monitoring
Data inizio appello
14/06/2023
Consultabilità
Non consultabile
Data di rilascio
14/06/2093
Riassunto
Il progetto svolto presso Sofidel S.p.A, leader europeo e player mondiale nella produzione di carta tissue, si colloca all'interno del paradigma di Industri 4.0 e Big data con l'obiettivo di potenziare il sistema di monitoraggio e controllo del processo produttivo mediante l'impiego e l'analisi dei dati di fabbrica.
In particolare, l'elaborato tratta l'integrazione e la validazione dei dati di allarme di una linea di produzione dello stabilimento Soffass Converting a Porcari (LU).
L'obiettivo dell'analisi è quello di estrarre conoscenza dai dati provenienti dalle diverse fonti, migliorare i sistemi di diagnostica e monitoraggio del processo produttivo al fine di incrementare la produttività, riducendo i tempi di fermo macchina e gli scarti di produzione.

The project carried out at Sofidel S.p.A, a European leader and global player in tissue paper production, is within the Industri 4.0 and Big data paradigm with the objective of enhancing the monitoring and control system of the production process through the use and analysis of factory data.
Specifically, the paper deals with the integration and validation of alarm data from a production line at the Soffass Converting plant in Porcari (LU).
The purpose of the analysis is to extract knowledge from data from different sources, improve the diagnostic and monitoring systems of the production process in order to increase productivity, reducing downtime and production waste.
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