di
Angelica Maria Puddu, Product Marketing Specialist
Nell’era dell’Industria 4.0, le imprese sono sempre più orientate verso soluzioni tecnologiche che permettono di migliorare l’efficienza operativa e ridurre i costi. In questo contesto, la
manutenzione proattiva, predittiva e su condizione emerge come approccio rivoluzionario per la gestione degli impianti industriali.
Con l’utilizzo di tecnologie avanzate come l’
IoT e l’
intelligenza artificiale, le aziende possono ora anticipare e prevenire guasti, ottimizzando i processi produttivi. Continua a leggere per
scoprire come queste tecnologie possono trasformare la gestione della manutenzione industriale.
Le Sfide della Manutenzione Tradizionale
La gestione della manutenzione tradizionale (spesso reattiva) è caratterizzata da numerose inefficienze. Attendere l’attesa di un guasto prima di effettuare interventi di manutenzione può causare
fermi macchina non pianificati, riducendo la produttività e aumentando i costi di riparazione.
I tempi di inattività non pianificati hanno un impatto significativo sui costi operativi, specialmente in un contesto di crescente interconnettività delle infrastrutture. Questo approccio quindi non solo espone l'azienda a interruzioni impreviste, ma aumenta i costi operativi e limita la capacità di ottimizzare l’uso delle risorse.
Una gestione attenta della manutenzione rappresenta un passo in avanti alla risoluzione di questi problemi: Grazie all’integrazione di
IoT e
algoritmi di intelligenza artificiale, è possibile monitorare continuamente le condizioni operative dei macchinari e prevedere i guasti prima che si verifichino, riducendo i tempi di inattività e migliorando l'efficienza generale.
Vantaggi della Manutenzione Predittiva e On-Condition
L'implementazione di pratiche di manutenzione proattiva, predittiva e su condizione porta numerosi vantaggi. Innanzitutto, consente una significativa
riduzione dei tempi di inattività degli impianti, poiché gli interventi manutentivi vengono programmati in anticipo, evitando guasti e
fermi macchina imprevisti. Questo approccio proattivo si traduce in una maggiore
efficienza operativa e in un utilizzo ottimizzato delle risorse.
La manutenzione predittiva contribuisce in aggiunta a
prolungare la vita dei macchinari, riducendo l'usura complessiva dei componenti e minimizzando quindi la necessità di sostituzioni frequenti. Questo non solo migliora l'affidabilità delle operazioni, ma consente anche di ottenere un miglior ritorno sugli investimenti grazie alla diminuzione dei costi operativi.
Perché Usare l’IoT per la Manutenzione
L'adozione di una soluzione IoT per la manutenzione consente alle aziende di monitorare in tempo reale le condizioni operative dei propri impianti, raccogliendo dati preziosi che possono essere analizzati per prevenire guasti e ottimizzare le prestazioni.
Dotarsi di una soluzione come la
Piattaforma IoT & AI di Zerynth per la gestione della manutenzione non solo riduce i rischi e i costi operativi, ma permette al contempo di aumentare l’affidabilità dell’impianto e ottimizzare la produzione.
Ma come si integra generalmente l'IoT in un contesto industriale? L'architettura ideale di una piattaforma IoT per la manutenzione prevede l'integrazione di:
- Sensori per monitorare le variabili critiche come temperatura, pressione e vibrazioni.
- Edge Device che elaborano i dati raccolti dai sensori in tempo reale.
- Connessione al Cloud per l’archiviazione e l’analisi avanzata dei dati.
- Piattaforma Cloud dove i dati vengono trasformati in informazioni utili per la manutenzione.
- Interfaccia Utente che permette di visualizzare i dati attraverso dashboard intuitive e ricevere avvisi su potenziali guasti.
I benefici di una piattaforma di questo tipo non sono limitati alla sola gestione della manutenzione. L’implementazione di soluzioni IoT come la Zerynth Platform consente di
monitorare costantemente diversi aspetti del processo produttivo, dai consumi energetici alla quantità di produzione, consentendo l’ottenimento quindi di una
visibilità approfondita sull’intero processo produttivo.
Inoltre, grazie alla capacità di una piattaforma IoT di raccogliere e analizzare dati in tempo reale, le aziende possono individuare opportunità di miglioramento, creando un ambiente favorevole all'innovazione e al miglioramento continuo.
L'Importanza del Monitoraggio Continuo: Verso un'Industria più Sostenibile
Il monitoraggio continuo dei macchinari tramite IoT è essenziale per garantire una
sostenibilità operativa a lungo termine. La capacità di monitorare in tempo reale le prestazioni degli impianti permette di identificare e correggere tempestivamente inefficienze, riducendo i consumi energetici e minimizzando
l'impatto ambientale.
Il monitoraggio continuo è essenziale per garantire la
conformità alle normative di sicurezza e sostenibilità. Ad esempio, il monitoraggio delle emissioni di
CO2, attraverso il calcolo delle emissioni di
CO2 equivalente, permette di prendere decisioni informate per ridurle, assicurando così l’allineamento dell’impresa alle normative vigenti e migliorando nel contempo i punteggi ESG.
Grazie alla collaborazione tra
Artes 4.0 e
Zerynth, mettiamo le aziende in condizione di accedere a
soluzioni IoT & AI che consentono loro non solo di sviluppare una gestione proattiva della manutenzione, migliorando l'efficienza operativa e riducendo i costi, ma anche di monitorare e analizzare i dati necessari per mantenere i macchinari operativi in sicurezza, contribuendo a creare un ambiente di lavoro più sicuro e sostenibile.
Siamo pronti a guidarti nel percorso di digitalizzazione e nell'adozione delle tecnologie più avanzate per il successo della tua impresa.
Le conclusioni sono state affidate ad Antonio Mazzeo, Presidente del Consiglio Regionale Toscana.
Un focus speciale è stato dedicato al Progetto Amesphere di AME, uno dei beneficiari del finanziamento, che migliora la gestione della sicurezza con una piattaforma per l’analisi in tempo reale dei rischi grazie all’uso di sensori di prossimità, telecamere e sistemi laser.
L’innovatività del progetto risiede proprio nella capacità di questo EVA di creare autonomamente la propria Knowledge Base, bypassando la necessità degli enterprise virtual assistant attualmente sul mercato di dover disporre di una grande base di conoscenza e di risorse che ne effettuino l’addestramento manuale specifico per poter funzionare. La funzione aziendale target di Jiminy è quella del “Customer Care” (CC). Tale funzione è stata scelta perché trasversale alla quasi totalità delle aziende e, solitamente, caratterizzata da grossi problemi di scalabilità dovuti al grande stress che il personale, sottoposto a forti pressioni tipiche del settore, vive. Oltre che un EVA in grado di supportare gli operatori CC durante le normali attività lavorative, con Jiminy ci si prefigge di realizzare un copilota in grado di facilitare anche la formazione di nuove risorse poichè potrà generare automaticamente telefonate di training, simulando conversazioni basate su interazioni passate, con cui i nuovi operatori potranno sperimentare e imparare a gestire situazioni versomili in un contesto di comfort e sicurezza.
Il funzionamento di Jiminy si può riassumere come segue:
quando un cliente chiama, viene accolto da un voicebot che effettua un primo triage del problema; le informazioni raccolte vengono utilizzate per creare automaticamente un ticket, che viene poi verificato da un operatore umano. Durante la chiamata, Jiminy ascolta e analizza la conversazione, fornendo suggerimenti in tempo reale all'operatore basandosi sulla sua conoscenza accumulata. In un secondo momento, questa stessa conoscenza viene riutilizzata per creare degli scenari simulati con cui i neo assunti possono “allenarsi”.
Il funzionamento di Jiminy si articola in diversi passaggi:
Inoltre, oltre il 60% delle aziende produttrici di software in Italia investe solo tra lo 0% e il 5% del proprio fatturato in AI, mentre solo l'1% destina più del 30% a queste tecnologie emergenti. Questi dati evidenziano la necessità di un maggiore impegno e investimenti per promuovere l'integrazione dell'AI nel tessuto produttivo italiano, al fine di migliorare la competitività e l'efficienza del settore manifatturiero a livello globale.
