Il principale step per avanzare verso la digitalizzazione e trasformazione delle fabbriche è il monitoraggio industriale.

Il monitoraggio è inevitabilmente legato all’IIoT, l’Industrial Internet of Things che ha 4 precise funzioni: accesso, analisi, utilizzo e monetizzazione di tutti i dati presenti nel sistema aziendale (asset e dispositivi della fabbrica).

Più la piattaforma IIoT risulta flessibile, più aumenta la possibilità di trasformare i dati in valore. Tutto dipende da come viene ottimizzato il lavoro e da come si riesce a ottenere una visione globale dell’industria.

Oggi è possibile perfino monitorare macchine e impianti industriali a distanza. Come?

Tecnologie per il monitoraggio industriale a distanza

È possibile gestire a distanza diverse operazioni che riguardano macchinari ed impianti di una fabbrica: installazione, diagnostica, collaudo, assistenza.

Si può fare utilizzando tecnologie avanzate di IoT e realtà immersiva affidandosi a tecnici ed esperti del settore.

Per realizzare una gestione da remoto, le tecnologie da utilizzare sono tre:

• realtà aumentata;
• servizi di Internet of Things per monitorare gli asset;
• IA (Intelligenza Artificiale) per analizzare i dati raccolti acquisendo nuove comprensioni e soluzioni.

Realtà aumentata

Grazie a dispositivi tecnologicamente avanzati, la realtà aumentata integra e potenzia la percezione del mondo reale. Viene aggiunto un modello digitale alla realtà con dati virtuali d’ogni sorta. Tutto questo per migliorare la visione dell’utente, per istruirlo e guidarlo consentendogli di raggiungere il suo obiettivo in modo più rapido.

Dà la possibilità di manipolare dati digitali attraverso interazioni per migliorare l’analisi dei progetti.

La realtà aumentata presenta diversi vantaggi:

• miglioramento dell’abilità dell’operatore;
• riduzione della percentuale di turnover;
• costante aggiornamento delle competenze;
• riduzione dei posti di lavoro non occupati.

I campi di applicazione di questa tecnologia possono abbracciare l’intera filiera di un sistema aziendale: design, manufacturing, operate, sell&market, training, service.

Servizi di IoT per il monitoraggio degli asset

Le tecnologie applicate all’Industrial IoT servono a:

• connettere e raccogliere dati in tempo reale, preziosi in qualsiasi attività di monitoraggio;
• comprendere a distanza il corretto impiego di impianti e macchinari;
• monitorare e prevedere le condizioni di potenziale guasto o necessità di manutenzione;
• acquisire una visione digitale per il controllo qualità;
• supportare e monitorare le attività di installazione e collaudo.

Il monitoraggio in tempo reale a livello di manutenzione aumenta il livello di competitività industriale: aumenta l’efficienza, migliora la qualità, il servizio ed i tempi di risposta del mercato, riduce i costi di produzione.

L’evoluzione dello IoT riguarda l’interconnessione di una rete di Smart Object al pari del modello Internet. Questa evoluzione, naturalmente, non può limitarsi alla connettività: bisogna ridefinire la creazione stessa delle applicazioni, il sistema con cui vengono raccolti, trasmessi ed elaborati i dati.

Si tratta di un cambiamento importante che interessa ogni livello ICT e lancia nuove sfide nell’ambito dello IIoT.

Intelligenza Artificiale

Con la vecchia politica di manutenzione incidentale si interveniva su un guasto quando si verificava. La politica preventiva ciclica cerca di ridurre il problema delle fermate di impianti non programmate ma comporta lo spreco di ricambi e manodopera.

Un’altra politica di manutenzione, quella preventiva basata su certe condizioni, ha ridotto lo spreco di manodopera e ricambi ma ha fatto emergere un altro problema: l’impostazione di soglie che richiede un’interpretazione dei dati.

L’analisi predittiva risolve quest’ultimo problema grazie ad algoritmi che consentono di fornire indizi in anticipo sulle cause di malfunzionamento di impianti e macchinari.

L’Intelligenza Artificiale non fornisce una semplice analisi dei dati raccolti. L’obiettivo è trasformarli in abilità nel prevedere eventi, prevenire problematiche come fermi di impianto per anticipare interventi vitali per la fabbrica come la sostituzione di componenti di una macchina.

Per applicare l’Intelligenza Artificiale, è necessario acquisire una certa mole di dati, utili per addestrare gli algoritmi all’analisi predittiva.