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.Smart Manufacturing

Industry 4.0, una soluzione di manutenzione predittiva per PMI da Reply ed EIT Digital

A fine 2017 sarà presentato alle aziende un progetto Industrial IoT di sensorizzazione degli impianti sviluppato nell’ambito di ALMeS (ALM-enabled Smart Maintenance), dall’italiana Reply come business champion e dal Politecnico di Milano, FBK, ST Microelectronics, Cohaerentia, Konux e Crowdee come partner tecnologici

 

È previsto per la fine del 2017 il lancio di una soluzione d’Industrial IoT made in Italy, che consentirà alle PMI manifatturiere di prevedere quando sta per verificarsi un guasto e intervenire tempestivamente, basandosi sulla raccolta e l’analisi in tempo reale dei dati provenienti dai macchinari.
A svilupparla è Reply, all’interno dell’iniziativa ALMeS lanciata da EIT Digital, con il supporto di partner tecnologici come il Politecnico di Milano, Fondazione Bruno Kessler di Trento e ST Microelectronics.
La manutenzione dei macchinari industriali oggi viene svolta a intervalli fissi, o quando si verifica un guasto. I dati generati in tempo reale dalle macchine possono aiutare a comprendere quand’è il momento di effettuare un controllo, ma in genere non sono disponibili, visto che la sensorizzazione degli impianti è troppo costosa per gran parte delle PMI. Come appunto in Italia, dove il 95% delle aziende ha meno di dieci impiegati e modeste capacità di spesa.
Proprio per trovare una soluzione praticabile da parte di queste imprese, EIT Digital – organizzazione leader a livello europeo nell’innovazione digitale e nella formazione imprenditoriale – ha promosso l’attività di ALMeS (acronimo di ALM-enabled Smart Maintenance), con l’italiana Reply come business champion e il Politecnico di Milano, Fondazione Bruno Kessler, ST Microelectronics, Cohaerentia, Konux e Crowdee come partner tecnologici.
Con i moduli ALM – la sigla sta per Add-on, Low cost, Multi-purpose: ossia aggiuntivi, a basso costo, multi-scopo – utili per misurare in tempo reale parametri come le vibrazioni, il consumo di energia e la temperatura, il manager della fabbrica può ottimizzare in maniera semplice e veloce le prestazioni dei macchinari e ridurre i costi, abbandonando i sistemi tradizionali per adottare il metodo della “manutenzione predittiva”. Un mutamento che non richiede investimenti consistenti: la soluzione dei sensori innovativi di ALMes si basa su fibre ottiche standard, microcontroller a basso costo e un software di machine learning che può abbattere i costi di manutenzione del 25-35%, eliminare il 70% dei guasti e favorire un incremento della produttività del 25%. Un’opportunità per molti settori industriali caratterizzati da un livello di automazione medio-alto, a cominciare dall’automotive e dalla meccanica di precisione e, in seconda battuta, per comparti come quelli del petrolio e del gas, e nel settore energetico, in cui i requisiti manutentivi sono più stringenti e le interruzioni del ciclo produttivo hanno un forte impatto sui costi operativi. Le aziende potranno ammortizzare la spesa una tantum per l’implementazione del sistema, assieme al canone annuale per la manutenzione da pagare ai partner di ALMeS, con i risparmi ottenuti già nel corso del primo anno di utilizzo.
L’attività di EIT Digital poggia su un ecosistema europeo di oltre 130 società, piccole e medie imprese, start-up, università e istituti di ricerca: come “comunità della conoscenza e innovazione” (Knowledge and Innovation Community – KIC) dell’Istituto europeo di innovazione e tecnologia, EIT Digital è in prima linea nel processo d’integrazione tra formazione, ricerca e impresa favorendo l’incontro e lo scambio tra studenti, ricercatori, ingegneri, sviluppatori di business e imprenditori tramite la propria rete europea di centri (“co-location centres”) a Berlino, Eindhoven, Helsinki, Londra, Parigi, Stoccolma, Trento, Budapest e Madrid e un hub nella Silicon Valley.

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29 novembre 2016