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I macchinari, dal momento della loro accensione al momento del loro spegnimento svolgono il proprio lavoro meccanicamente, seguendo indicazioni preimpostate e standardizzate. L’osservazione sul campo è un’attività svolta in tempo reale dagli utilizzatori e la verifica del corretto funzionamento avviene spesso contemporaneamente a un eventuale errore, non lasciando il giusto margine di tempo per poter intervenire a priori, anticipando quella che potrebbe poi risultare una grave perdita a livello di operatività ed economicità. Non solo, oltre a essere dispendiosa a livello di tempo e di energia umana, senza i giusti strumenti, potrebbe risultare difficile se effettuata da remoto.
L'industria italiana delle macchine, attrezzature e stampi per la trasformazione di plastica e gomma è una tra le più rilevanti nel panorama nazionale della produzione di beni strumentali e altrettanto importante a livello internazionale con un export del 73%. Questo significa che i macchinari del settore devono essere tra i più all’avanguardia poiché, anche solo un piccolo malfunzionamento può ostacolare la ben riuscita dell’intero processo, andando a pesare su eventuali perdite di profitto.
Ecco che dunque, l’osservazione non basta e l’errore non può essere rilevato in real time ma deve essere anticipato. Raccogliere, storicizzare e analizzare i dati provenienti dal parco macchine permette di avere una chiara visione del comportamento delle stesse e, di conseguenza, una conoscenza fattuale di ciò che avviene sul campo.
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Con lo sviluppo delle nuove tecnologie digitali, software in cloud e intelligenza artificiale possono diventare gli occhi del produttore e, insieme alle competenze umane, la risposta al desiderio di rimanere efficienti e competitivi.
Anche in ambito ricerca e sviluppo si sta puntando a questo e un esempio è il progetto europeo di Horizon 2020 KITT4SME (G.A. 952119) che ha progettato una piattaforma digitale modulare e personalizzabile con l’obiettivo di introdurre sistemi AI nelle PMI e fornire loro hardware, software e kit organizzativi su misura. Holonix, azienda partner nel progetto e operativa nel mondo IoT da oltre dieci anni, si è occupata del modulo “Sense and Intervene”: la piattaforma, non appena personalizzata e attivata, inizia a osservare e raccogliere i dati necessari per monitorare le prestazioni in tempo reale e l’insorgere di eventuali problematiche; grazie al set di parametri, all’analisi di questi e ad algoritmi di AI, sarà possibile intervenire per ripristinare il corretto comportamento.
Holonix è intervenuta con il back-end del software in cloud i-Live Machines, già disponibile sul mercato per la raccolta e la gestione automatizzata dei dati delle Macchine Industriali; il software rende possibile monitorare l’intero ciclo di vita del macchinario, prevedere possibili anomalie e gestire in anticipo le criticità, abilitando la conoscenza dello stato passato, presente e “futuro” delle macchine installate nel mondo.
È così che, dato dopo dato, sarà possibile avere il pieno controllo delle proprie macchine e, di conseguenza, della propria efficienza e competitività nel mercato.
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