Estensione del ciclo di vita degli asset
L’Industrial Internet of Things (IIoT) offre dati in tempo reale sugli asset critici, permettendo di monitorare utilizzo, performance e manutenzione. Questo consente di ottimizzare le condizioni operative, intervenire in modo predittivo ed estendere la durata degli asset riducendo i costi operativi.
I nostri servizi supportano l’integrazione efficace dell’IIoT nelle soluzioni di asset management, migliorando efficienza e durabilità delle risorse.
Digital Twin
Il digital twin è una replica digitale di un asset fisico, realizzata grazie ai dati di configurazione e ai dati rilevati in tempo reale dai sensori. Strumento ideale per la manutenzione predittiva, consente di simulare le performance dell’asset in diversi scenari, anche in condizioni di stress. In questo modo è possibile ottimizzare l’utilizzo, eseguire simulazioni per garantire il funzionamento ottimale e testare le reazioni agli imprevisti, con l’obiettivo di migliorare le prestazioni e prolungare la vita degli asset.
Supportiamo i clienti nella definizione della roadmap per il digital twin degli asset più strategici e nell’implementazione delle tecnologie necessarie per renderlo realtà.
Ottimizzazione delle performance
Per massimizzare le prestazioni degli asset, è fondamentale raccogliere e analizzare dati provenienti da varie fonti, come sensori IIoT, telecamere e tecnologie di monitoraggio avanzate che offrono insight preziosi sull’uso e sulle performance degli asset. Integrando questi dati con altre fonti, come i controlli qualità, l’azienda può prendere decisioni data-driven per migliorare le performance, adeguare le condizioni operative, ridurre i fermi e aumentare l’efficienza complessiva.
Il nostro approccio accompagna i clienti nella modernizzazione delle pratiche di manutenzione: dalla digitalizzazione all’implementazione, fino al supporto continuativo. Offriamo una soluzione completa che sfrutta le tecnologie e gli strumenti analitici più avanzati per ottimizzare le performance degli asset.
Manutenzione predittiva
Prevedere le esigenze di manutenzione prima che si verifichi un guasto permette alle aziende di massimizzare le prestazioni operative, ridurre il costo totale di possesso degli asset e prevenire i fermi produttivi, prolungando la vita utile delle risorse. Tutto questo è possibile grazie alla raccolta di dati in tempo reale tramite sensori e all’utilizzo di algoritmi di machine learning che individuano schemi ricorrenti e segnalano eventuali potenziali anomalie. I modelli avanzati consentono anche di automatizzare le richieste di intervento, programmando la manutenzione in base ai piani produttivi e alla criticità delle attività richieste.
Supportiamo le aziende nell’adozione delle tecnologie, dei processi e delle soluzioni più adatte per una gestione innovativa e predittiva della manutenzione degli asset.
