Status Log

SYSTEM_READY.

Dipartimento di Industrial Engineering cognitivo attivo. Sensori RAG offline, in attesa di prompt input.

Pipeline di Audit

  • 01 / Acquisizione Dati

    Estrazione telemetrie tramite gateway edge, no stop linea.

  • 02 / RAG Sandbox

    Scansione di manuali e setup di un LLM gemello digitale.

  • 03 / Deployment

    Modelli on-prem compilati e distribuiti sulla sensoristica IoT.

Manufacturing Intelligence

L'impianto che si ripara
prima di guastarsi.The plant that fixes itself before it breaks down.

Ibridi matematici pre-addestrati che dialogano con PLC e macchinari pesanti. Analizziamo OEE, vibrazioni, log storici e flussi di processo per prevenire fermi produzione, eliminare colli di bottiglia invisibili e scartare difetti in tempo reale tramite Computer Vision.

Gemello Digitale ProattivoProactive Digital Twin

Non aspetta che chiedi. Ti avvisa lui.It doesn't wait to be asked. It alerts you.

Quando rileva un pattern anomalo, invia una notifica push all'iPad dell'operaio: "Motore 14B - vibrazione in tendenza, probabilità guasto 72% entro 48h. Vuoi aprire l'ordine ricambio?" Interroga i manuali RAG per la procedura, in 14ms.

-60%Service Downtime
72hEarly Warning
// Calcola il tuo Costo Reale di DowntimeCalculate Your Real Downtime Cost

Inserisci i tuoi dati.
Scopri cosa perdi ogni anno.Enter your data. Discover what you lose every year.

I sistemi tradizionali segnalano il guasto dopo. Calcola quanto ti costa questa latenza — con i tuoi numeri reali.

Ore di fermo al mese 40 h/mese
2h150h300h
Fatturato medio per ora (€) € 800 / ora
€100€4.000€8.000
Linee / macchine critiche 3 linee
11020
COSTO ATTUALE / ANNO – produzione persa + costi riavvio + overtime
CON NETHIV FACTORY (−60%) – benchmark clienti reali, 90 giorni di deployment
RISPARMIO STIMATO / ANNO – delta netto recuperabile con manutenzione predittiva
BREAK-EVEN STIMATO – tempo di rientro investimento tipico

* Stima basata su benchmark manifatturiero italiano (fonte: AIdea 2024 + dati clienti anonimi Nethiv). Include costi diretti (output perso) + indiretti (riavvio impianto, overtime, logistica urgente, scarto qualità). Il valore reale dipende da settore, mix produttivo e architettura IoT esistente.

Calcola il numero esatto con un audit gratuito →Calculate exact numbers with a free audit →
Use Case / Predictive

Motori Termici e Sensori

Addestrando l'AI sui log di temperatura di 4 anni, il modello ha anticipato le rotture ai cuscinetti volventi con 4 giorni di preavviso, spostando la manutenzione nel fine settimana.

+32% OEE Recovered
Use Case / Process Mining

Colli di Bottiglia Invisibili

Analizzando 18 mesi di log MES/SCADA, l'algoritmo ha scoperto micro-fermi cumulativi da 3-5 secondi su una stazione che costavano 210 ore/anno di produzione persa. Nessun ingegnere li aveva notati.

+210h/anno Recovered
Use Case / Computer Vision

Quality Inspection Inline

Telecamere ad alta velocità su linea di imballo: un modello ML addestrato su 5.000 foto di scarti scarta i pezzi difettosi prima della sigillatura. Batte la stanchezza oftalmica di qualsiasi operaio.

99.7% Detection Rate
// Progetto di Riferimento — Sviluppato e Collaudato in Produzione RealeReference Project — Built and Tested in Real Production

Production Intelligence
Platform

Leader Globale nel Mercato dei Prodotti di Tabacco — Stabilimento Italia

Sistema AI completo per la gestione operativa dello stabilimento produttivo di un leader globale nel settore tabacco in Italia. Architettura offline-first per reti corporate con restrizioni, deployata su 26 linee di produzione attive su prodotti IQOS, TEREA, Kodak e Ariane.

Command Center Dashboard real-time per monitoring multi-linea con alert automatici, previsioni OEE e sensitivity analysis per linea.
Resource Lead AI Assistente operativo LLM che gestisce riallocazioni di volume tra linee in tempo reale rispettando i vincoli di qualifica CP per ciascuna linea.
Neural Forecast 6 modelli benchmarkati in parallelo: MLP, LSTM, Embedded LSTM, Random Forest, HistGBT, KNN Ensemble. Winner selezionato automaticamente per ogni metrica (uptime, downtime, quality loss, rate loss).
Changeover Opt. Matrice di cambio formato ottimizzata su ogni coppia prodotto. Mediana di changeover: 43.6 min. Scheduling settimanale automatico con weekly planner integrato.
Pareto Root Cause Root cause analysis automatica degli stop produzione intra-mese, classificati per tipologia con raccomandazioni operative immediate.
26 Linee Produzione
Monitorate
580 Prodotti Gestiti
su 4 Piattaforme
6 Algoritmi ML
Benchmarkati
R²=0.86 Accuratezza
Sistema Completo
Architettura Deployment

Air-gapped, offline-first. Nessun dato esce dallo stabilimento. Distribuito in 3 formati per coprire ogni tipo di ambiente corporate: HTML standalone (zero dipendenze), Python desktop, HTML+JSON con editor integrato.

OFFLINE FIRST AIR-GAPPED NO CLOUD LLM ON-PREM
Stessa Architettura — Scalata per TeSame Architecture — Scaled for You Il sistema ITGF è la base metodologica. Lo adattiamo al tuo impianto in 90 giorni, partendo dai tuoi dati reali.The ITGF system is our methodological foundation. We adapt it to your plant in 90 days, starting from your real data.
Technical FAQ
L'impianto deve fermarsi per l'installazione? +
Assolutamente no. Noi installiamo sensori passivi IoT o recuperiamo i log esistenti dai PLC tramite protocolli MQTT senza scrivere alcun comando macchina e senza interrompere i cicli.
Chi è proprietario dei dati di addestramento? +
Tutte le metriche e il LLM (Modello Linguistico) prodotto rimangono di esclusiva proprietà industriale della holding. Nessun cloud pubblico viene coinvolto per un deployment locale on-premise bare-metal.
Inizializza Terminale _