Rizop
Anomaly detection

Anomaly detection real-time con edge AI

Rizop rileva scostamenti anomali su vibrazioni, temperatura, corrente e cicli macchina in tempo reale. L'inferenza AI gira on-edge, direttamente sul dispositivo: nessuna dipendenza dal cloud, nessuna latenza, nessun dato sensibile fuori stabilimento.

Richiedi una demoCome funziona Rizop

Come funziona l'anomaly detection di Rizop

Il dispositivo raccoglie in continuo i segnali del macchinario. Un modello di AI pre-addestrato impara il tuo 'normale' in circa 48 ore e comincia a segnalare le deviazioni significative, classificandone la gravità.

  • Sensori multi-parametro: vibrazioni, temperatura, corrente, rumore
  • Inferenza on-edge, latenza sotto il secondo
  • Auto-calibrazione sui pattern del tuo impianto
  • Nessuna soglia manuale da configurare

Cosa succede quando scatta un'anomalia

Ogni anomalia diventa un alert instradato secondo regole di ruolo, turno e criticità. Non è più il tecnico che deve guardare una dashboard: è la dashboard che chiama il tecnico giusto.

  • Email per gli avvisi standard
  • SMS per l'urgente
  • Chiamata vocale automatica per le emergenze
  • Escalation, silenziamenti e canali extra (Telegram, push)

Perché edge AI e non cloud

Cloud significa latenza, dipendenza dalla rete e dati di produzione che escono dallo stabilimento. Edge AI risolve tutti e tre i problemi in una volta: il modello gira sul dispositivo, l'alert scatta nell'istante dell'anomalia e continua a funzionare anche se la connessione internet cade.

FAQ

Domande frequenti

Cos'è l'anomaly detection?+
L'anomaly detection (rilevamento anomalie) è la capacità di un sistema di distinguere il comportamento 'normale' di un processo da quello anomalo, in tempo reale. In ambito industriale si applica a vibrazioni, temperature, correnti, cicli macchina: qualsiasi deriva rispetto al pattern appreso genera un alert prima che diventi un fermo.
Serve un data scientist per usare l'anomaly detection?+
No, se scegli una soluzione integrata come Rizop. Il modello è pre-addestrato e si auto-calibra sui pattern del tuo impianto in circa 48 ore. Non devi etichettare dati, non devi gestire un pipeline ML: colleghi il dispositivo, gli alert arrivano al team giusto.
Perché edge AI e non cloud?+
Edge AI significa che l'inferenza gira direttamente sul dispositivo installato al macchinario. Tre vantaggi concreti: latenza nulla (l'alert scatta nell'istante dell'anomalia), nessun dato sensibile di produzione lascia lo stabilimento, e il sistema continua a funzionare anche se cade la rete internet.
Che tipi di anomalie rileva?+
Anomalie meccaniche (vibrazioni fuori spettro, sbilanciamenti, cuscinetti in usura), termiche (surriscaldamenti localizzati), elettriche (assorbimenti anomali, disallineamenti di fase) e di processo (cicli fuori soglia, sequenze anomale). Il modello impara dal comportamento reale del tuo impianto, non da soglie fisse.
Quanto è preciso? Ci sono falsi positivi?+
Il modello è tarato per privilegiare i veri positivi ad alta criticità. I falsi positivi si riducono progressivamente con la calibrazione (48 ore iniziali + feedback dal team). Ogni alert è classificato per gravità: bassa (email), alta (SMS), critica (chiamata vocale automatica).

Vedi la tua produzione prima che qualcosa si rompa.

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