Nell’era del’IoT, dei dati e del real time manutenzione predittiva ed efficienza energetica sono tra i focus delle imprese industriali e manifatturiere.
Ancor più abilitati dall’Intelligenza Artificiale, questi obiettivi sono quantomai prioritari per le aziende in quanto consentono di raggiungere efficienza produttiva in un’ottica sostenibile, oggi irrinunciabile.
La manutenzione predittiva - basata sulla raccolta di dati in tempo reale grazie alla presenza di sensori IoT sui macchinari – sta vivendo un momento particolarmente interessante.
Considerando che nel decennio 2010-2020 il numero di dispositivi industriali collegati tramite l'Internet of Things è salito da circa 800 milioni nel 2010 a 11,7 miliardi nel 2020 con la previsione che possa raggiungere i 31 miliardi entro il 2025 (Fonte: InnoTech Report 2023 - The European House of Ambrosetti), il potenziale del mercato è enorme.
Le aziende stanno, infatti, passando dall’esecuzione di interventi di manutenzione preventivi o reattivi a un approccio di tipo predittivo.
È in questo scenario, popolato da variegate offerte di strumenti e soluzioni, che si inserisce l’italianissima Quick Algorithm con la sua Scops.ai. Jacopo Piana, fondatore e Ceo, ci racconta l’idea, il progetto e le peculiarità di questa innovativa piattaforma.
Dalla finanza quantitativa al mondo dell’industria
“Quick Algorithm nasce con la visione di aiutare tutte le aziende, di qualsiasi dimensione, a sfruttare i benefici che derivano dall’analisi dei dati, anche quando non operano nel mondo del software o degli analytics”, esordisce Jacopo Piana.
Startup deep tech, Quick Algorithm si costituisce a Milano nel 2018 con il supporto dell’Università Bocconi, tra i principali investitori. Nel 2021 lancia Scops.ai, una soluzione con un “cuore algoritmico”, che aiuta le aziende a trarre il meglio dell’analisi dei dati di macchinari e impianti al fine di ottimizzare le performance.
Esperto in finanza quantitativa, Iacopo Piana ha sempre “giocato” con gli algoritmi, ma lo spunto per realizzare Scops.ai nasce in ambito familiare, dai confronti con il padre, ingegnere di automazione industriale.
E così, integrando sensori IoT e software con Intelligenza Artificiale, nasce Scops.ai, con l’obiettivo di semplificare il monitoraggio energetico e la manutenzione predittiva.
Con Scops.ai, l’analisi del dato diventa più “democratica”
Scops.ai è una soluzione plug&play, pronta all’uso, che permette alle aziende di attivare in soli 20 minuti la raccolta, la visualizzazione e l’analisi automatizzata dei dati provenienti dai loro macchinari e infrastrutture. Ecco perché Scops.ai è “democratica”.
La soluzione è fornita in stater kit. Un tecnico di Quick Algorithm da remoto assiste il cliente nella fase di unboxing fornendo le credenziali per il cloud. A quel punto i sensori possono essere applicati.
“La componente innovativa della soluzione è la combinazione in un'unica soluzione della pipeline del dato, cioè dall’acquisizione, attraverso la sensoristica IoT, alla comunicazione, con il trasferimento del dato senza impattare sull’infrastruttura aziendale in quanto con la nostra tecnologia non servono server room, né cavi, fino all’analisi, grazie al software in cloud che permette di analizzare i dati e consegnare i feedback”, spiega Piana.
Le aziende possono così attivare rapidamente la raccolta, la visualizzazione, l'analisi dei dati automatizzata per generare report e analisi puntuali sulle anomalie di consumo e di funzionamento.
“È una soluzione plug&play rivolta al mondo industriale sicuramente sfidante, se si considera che nella maggior parte dei casi può essere installata senza cavi e non richiede la presenza di specialisti per l’analisi del dato”, precisa Piana.
La manutenzione predittiva anche per la competitività
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 – Fonte Report Siemens 2022).
Nel contesto industriale, per evitare questi danni economici, è importante prevenire malfunzionamenti dei macchinari, così da scongiurare fermi impianto, costi di manutenzione o riparazione, riduzione della produzione e difficoltà come l’approvvigionamento dei pezzi di ricambio, influenzabile dalla situazione geopolitica internazionale.
Di conseguenza, la manutenzione riveste un ruolo cruciale. Eseguirla in modo tempestivo, attraverso interventi di manutenzione predittiva può influenzare significativamente i costi operativi e l'efficienza, rispetto alla manutenzione preventiva o, in caso di rottura, quella correttiva.
Sempre più aziende scelgono l’approccio data driven dell’industria 4.0 integrando quindi l'approccio predittivo che consente di incrementare la produttività e limitare i costi relativi alla manutenzione del 25% (Fonte: Report Deloitte 2023) grazie all’analisi dei dati dei macchinari tramite IoT e Intelligenza Artificiale.
Fare manutenzione predittiva attraverso l’analisi delle vibrazioni
Scops.ai si è recentemente arricchita di una specifica applicazione nell’ambito della manutenzione predittiva inerente all’analisi vibrazionale.
Si tratta di un nuovo sensore IoT, che monitora in modo intelligente le vibrazioni di motori elettrici permettendo un’analisi predittiva dello stato di salute delle macchine al fine di evitare guasti improvvisi, riducendo fino al 40% i fermi non previsti.
“Va a colmare l’esigenza fondamentale di ridurre i fermi produttivi non programmati”, spiega Piana. “Si parla di un ordine di grandezza che oscilla tra le 20 e le 30 ore al mese, mediamente due giornate lavorative perse.
“Le aziende sono da sempre consce del problema, ma c’è sempre stato un problema di accesso alla tecnologia”, continua Piana.
“L’analisi vibrazionale è disponibile da almeno trent’anni. Si pensi a una centrale elettrica con una turbina a vapore: il costo di una turbina è importante e quindi il controllo vibrazionale su un cuscinetto è giustificato perché in caso di rottura si sostituirà il cuscinetto preservano la turbina.
Ma, laddove il dispositivo da monitorare non ha un costo elevato, spesso le aziende non ricorrono al monitoraggio vibrazionale anche se la rottura potrebbe causare un blocco della produzione”.
A differenza delle soluzioni di monitoraggio tradizionali, Scops.ai ha il vantaggio di semplificare l’adozione della manutenzione predittiva, rendendo più accessibile un’infrastruttura che tipicamente richiederebbe mesi, diversi interlocutori e budget stellari.
Un beneficio secondario è, inoltre, legato alla safety, sia per la sicurezza del lavoratore, sia dell’ambiente, grazie al fatto di intercettare in anticipo potenziali guasti che potrebbero arrecare danni anche alla salute.
Scops.ai ha, inoltre, la possibilità di portare a bordo tanti dati, provenienti da diversi tipi di sensori, per esempio dati di pressione, temperatura e consumi elettrici. Questo è un plus e un elemento unico, che distingue Scops.ai da altre soluzioni più verticali in commercio.
Perché è importante monitorare le vibrazioni
L’operatività costante e gli stress cui sono sottoposte le attrezzature possono 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 utilizzata nel monitoraggio di pompe, motori, nastri trasportatori e molto altro, per prevenire fermi di produzione grazie alla rilevazione tempestiva di anomalie nelle vibrazioni.
Un altro ambito di applicazione riguarda la gestione dei ventilatori per il raffreddamento di stampi e zone a clima controllato, dove aiuta ad evitare surriscaldamenti e guasti.
In settori critici come quelli che richiedono refrigerazione, il sensore può assicurare un monitoraggio efficiente, proteggendo l'integrità delle catene del freddo e altri processi essenziali.
Scops.ai per le Pmi e le industrie di processo
Grazie alle sue caratteristiche che la rendono facilmente implementabile, Scops.ai può trovare applicazione nelle Pmi, anche se la sua flessibilità l’ha resa interessante per diverse applicazioni.
“La maggior parte dei nostri clienti sono, infatti, grandi aziende, che la scelgono per i vantaggi legati all’implementazione, permettendo anche al singolo team di poter arrivare alla soluzione di un problema senza stravolgere budget e organizzazione aziendale”, aggiunge Piana.
Scops.ai è particolarmente pensata per le industrie di processo che non possono interrompere il ciclo produttivo; inoltre, il fatto di essere wireless consente di effettuare il controllo anche in realtà industriali particolari, per esempio dove c’è un rischio “esplosione” e non si possono effettuare controlli manuali o cablare i sistemi.
A oggi, l’industria di processo, in generale, non ha ancora adottato il monitoraggio vibrazionale in modo massivo, Scops.ai potrebbe incentivarne l’adozione.
