manutenzione predittiva

L’IoT e l’AI dell’italiana Quick Algorithm per la manutenzione predittiva

La startup deep tech italiana Quick Algorithm ha lanciato Scops.ai, una soluzione hardware e software per l’analisi avanzata dei dati e l’intelligenza artificiale. Tramite sensori IoT e piattaforma AI, Scops.ai permette la raccolta di dati in tempo reale dai macchinari industriali, permettendo un’efficace manutenzione predittiva.

Pubblicato il 18 Gen 2024

Quick Algorithm

L’industria della manutenzione predittiva sta vivendo un periodo di crescita esponenziale: le imprese stanno progressivamente abbandonando gli interventi di manutenzione preventiva o reattiva in favore di un approccio predittivo, che si basa sulla raccolta di dati in tempo reale grazie all’impiego di sensori IoT sui macchinari.

Ed è proprio in questa direzione che opera Quick Algorithm, una startup deep tech italiana nata con l’obiettivo di rendere accessibile l’analisi avanzata dei dati e l’intelligenza artificiale nel settore industriale e commerciale.

Scops.ai: la soluzione Plug and Play per la manutenzione predittiva e il monitoraggio delle performance dei macchinari

Quick Algorithm ha sviluppato Scops.ai, una soluzione hardware e software Plug and Play facile da implementare e attivabile in soli 20 minuti.

Grazie alla combinazione di sensori IoT e piattaforma AI, Scops.ai consente la raccolta in tempo reale dei dati relativi ai consumi energetici e alle performance dei macchinari ed edifici, offrendo una visione completa delle condizioni operative e migliorando significativamente l’accuratezza e l’efficacia della manutenzione predittiva.

All’interno dell’ecosistema Scops.ai è stato introdotto un nuovo sensore IoT per lo Smart Vibration Monitoring, che monitora le vibrazioni di motori elettrici, ventilatori, pompe e riduttori in modo intelligente.

Questo permette un’analisi predittiva dello stato di salute delle macchine per prevenire guasti improvvisi, riducendo fino al 40% i fermi non previsti.

“Oggi le aziende hanno compreso il ruolo della manutenzione predittiva nelle loro strategie di efficientamento produttivo per scongiurare tempi di inattività che costano tra il 5 e il 20% della capacità produttiva di una fabbrica”, commenta Jacopo Piana, CEO e Fondatore di Quick Algorithm.

“Il nuovo sensore intelligente che abbiamo sviluppato consente di monitorare lo stato di salute di molti macchinari con una semplicità di implementazione unica e con caratteristiche tecniche innovative. Con Scops.ai sarà ora possibile monitorare asset critici per molti impianti come pompe, motori elettrici, nastri trasportatori e molto altro. In questo modo sarà possibile intervenire dove e quando necessario, riducendo i costi di fermo impianto e l’impatto ambientale dovuto a inefficienze e guasti”, aggiunge.

Il monitoraggio delle vibrazioni con il nuovo sensore IoT di Scops.ai

Il nuovo sensore IoT per lo Smart Vibration Monitoring è anch’esso Plug and Play, non richiede cablaggio ed offre una pipeline dati unica, riducendo costi operativi e tempi di attivazione.

Integrato con Scops.ai, il sensore è dotato di algoritmi che consentono di ricevere allerte su possibili malfunzionamenti.

L’intelligenza del sistema Scops.ai permette di democratizzare l’adozione delle nuove tecnologie di manutenzione predittiva, in quanto non richiede esperti di analisi dei dati, ma è il sistema stesso a generare allerte di malfunzionamento.

Questa tecnologia aiuta le aziende a monitorare le vibrazioni per individuare eventuali anomalie: l’operatività costante e gli stress cui sono sottoposte le attrezzature possono infatti provocare sbilanciamenti, disallineamenti e instabilità nella struttura della macchina, mettendone a rischio il loro funzionamento, oltre a causare l’usura precoce di componenti interni.

Scops.ai può essere utilizzato anche nel monitoraggio di pompe, motori, nastri trasportatori e molto altro, per prevenire fermi di produzione grazie alla rilevazione tempestiva di anomalie nelle vibrazioni.

La manutenzione predittiva come chiave per il futuro

Un fermo macchina imprevisto comporta un blocco della produzione più o meno significativo in base all’importanza critica dell’asset. Tuttavia, in generale, i costi associati a fermi impianto imprevisti sono enormi, con danni economici calcolati in quasi 1,5 trilioni di dollari per le aziende Fortune Global 500 (corrispondenti a circa l’11% del loro fatturato annuo).

Nel contesto industriale, per evitare questi danni economici, è importante prevenire malfunzionamenti dei macchinari, così da scongiurare fermi impianto e le conseguenti perdite economiche derivanti dall’interruzaione delle attività produttive, così come i lunghi tempi di attesa che a volte occorre attendere per i pezzi di ricambio.

Di conseguenza, la manutenzione riveste un ruolo cruciale. Sempre più aziende scelgono l’approccio data driven dell’industria 4.0 integrando quindi l’approccio predittivo che consente di incrementare la produttività del 25% e limitare i costi relativi alla manutenzione del 25% grazie all’analisi dei dati dei macchinari tramite IoT e Intelligenza Artificiale.

“Alle aziende conviene dunque sfruttare appieno il potenziale dei dati raccolti in produzione e realizzare strategie vincenti di manutenzione predittiva grazie all’evoluzione tecnologica che rende possibile l’integrazione di sensori IoT sui macchinari, l’archiviazione dei dati in infrastrutture cloud e l’uso di software basati sull’intelligenza artificiale”, commenta Piana.

“Questa sinergia di tecnologie, offerta da Scops.ai in un’unica soluzione rapida e semplice da implementare, aiuta le imprese a navigare verso un auspicato e ininterrotto funzionamento delle proprie attrezzature, con interruzioni impreviste sempre più rare e gestibili”, conclude.

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Michelle Crisantemi

Giornalista bilingue laureata presso la Kingston University di Londra. Da sempre appassionata di politica internazionale, ho vissuto, lavorato e studiato in Spagna, Regno Unito e Belgio, dove ho avuto diverse esperienze nella gestione di redazioni multimediali e nella correzione di contenuti per il Web. Nel 2018 ho lavorato come addetta stampa presso il Parlamento europeo, occupandomi di diritti umani e affari esteri. Rientrata in Italia nel 2019, ora scrivo prevalentemente di tecnologia e innovazione.

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