Cos’è la Manutenzione Predittiva?
L’analisi predittiva si fonda su dati storici, che vengono usati per sviluppare un modello matematico, capace di prevenire avvenimenti futuri. È, infatti, una modalità che si avvale di strumenti e metodi di condition monitoring per tracciare le attività dei macchinari durante il consueto funzionamento. In tal modo, è possibile individuare eventuali valori anomali, ed intervenire prima ancora che portino a malfunzionamenti.
Il monitoring
È necessario avvalersi delle tecnologie IoT per attivare e migliorare il remote field service, lavorando con esperti sul campo e professionisti da remoto. Tra le tecnologie da poter sfruttare vi sono i servizi IoT per il monitoraggio degli asset, e l’intelligenza artificiale per studiare le informazioni ottenute e produrre nuovi insight.
Quali sono i vantaggi della Manutenzione Predittiva?
Grazie ai dispositivi e applicazioni IoT è possibile integrare nei macchinari industriali vari tipi di sensori che garantiscono un monitoraggio costante come, ad esempio, sensori che controllano la vibrazione e la velocità di ventilatori, pompe, gestori d’aria e torri di raffreddamento per mezzo di algoritmi automatizzati supportati dagli analisti di dati. Diminuiscono così i tempi di attesa che permettono alle aziende di ottenere un servizio più veloce e attendibile e, in alcuni casi, prima ancora che il cliente si renda conto della problematica. Grazie all’analisi predittiva, infatti, si agisce soltanto quando è opportuno.
Perché scegliere Keplero?
Rivolgersi a Keplero vuol dire poter applicare facilmente ai dati in input tecniche di manutenzione predittiva native nella piattaforma, per avviare un percorso di automazione dei sistemi produttivi e industriali. La soluzione IoT garantisce il reperimento e l’elaborazione in real-time dei dati derivanti da qualsiasi processo produttivo. La finalità è quella di controllare regolarmente le attività, ridurre al minimo lo spreco di risorse e sostenere il processo decisionale.
Keplero ha, inoltre, un’architettura modulare che scinde lo strato logico di acquisizione da quello di elaborazione e da quelli di storage e presentazione. È, infatti, composto da diversi moduli come ad esempio il power flow, il dashboard designer e le analitiche real time, che consentono anche di realizzare cruscotti differenti, analisi self service, e configurare processi di automation management.
