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Q-PILOT e la compensazione delle variabili nei processi produttivi

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Ma-estro vince il premio SaMoTer 2023, nella categoria APPLICAZIONI SOFTWARE – IMPIANTI, con Q-PILOT.

Nato da oltre 20 anni di esperienza nel settore minerario, Q-PILOT si pone come la soluzione in grado di favorire il contenimento dei consumi energetici attraverso l’ottimizzazione delle risorse utilizzate negli impianti di frantumazione.

Grazie a dei sensori di riconoscimento con visione artificiale basati su reti neurali e ad un potente algoritmo di machine-learning in costante aggiornamento, Q-PILOT riesce autonomamente ad adattarsi ad ogni situazione lavorativa andando di fatto a compensare le variabili presenti nei processi produttivi del settore: variabilità della materia prima, diversa esperienza degli operatori che governano ed alimentano l’impianto, regolazioni ed usura delle macchine di frantumazione, ecc…

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Giorgio Manara e Stefano Danese, Responsabile Tecnico di Ma-estro

Il sistema Q-PILOT permette di evitare sovraccarichi, preservando l’impianto ed aumentando il grado di sicurezza degli operatori. Q-PILOT mantiene al massimo dell’efficienza l’intera linea produttiva, facendo lavorare ogni macchina coinvolta nel processo alle condizioni ideali per cui è stata progettata, il tutto in funzione della materia prima lavorata ed alla qualità finale desiderata.

Con Q-PILOT si ha quindi una produzione più stabile con qualità costante, una significativa riduzione dei costi di produzione e delle emissioni di CO2 per ton prodotta, una maggiore sicurezza di lavoro ed una gestione completamente guidata dal sistema che semplifica l’ottimizzazione di processi complessi.

Q-Pilot, il futuro del controllo e dell’automazione del tuo impianto.

Q-PILOT: VINCITORE categoria APPLICAZIONI SOFTWARE – IMPIANTI

MOTIVAZIONI:

• elevata efficienza produttiva

• attento controllo di gestione

• aumento della sicurezza grazie all’automazione del processo

Q-Pilot permette di efficientare il processo produttivo negli impianti di frantumazione, vagliatura e lavaggio nel settore minerario e riciclo poiché, grazie a sensori di riconoscimento con visione artificiale e a un algoritmo di machine-learning, fa lavorare ogni macchina coinvolta alle condizioni ideali per cui è stata progettata, in funzione della materia prima lavorata. Riduzione dei costi di produzione e delle emissioni di CO2, nonché una maggiore sicurezza di lavoro, sono i vantaggi.