{"id":4228,"date":"2021-06-15T13:55:31","date_gmt":"2021-06-15T13:55:31","guid":{"rendered":"https:\/\/www.publiteconline.it\/newsmec\/?p=4228"},"modified":"2021-06-15T14:26:42","modified_gmt":"2021-06-15T14:26:42","slug":"limportanza-della-manutenzione-predittiva-nei-processi-produttivi","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.publiteconline.it\/newsmec\/?p=4228","title":{"rendered":"L\u2019importanza della manutenzione predittiva nei processi produttivi"},"content":{"rendered":"\n

Con il software Dolphins, grazie all\u2019aiuto di algoritmi sviluppati dal Dipartimento di Chimica dell\u2019Universit\u00e0 di Torino<\/a>, si effettua la manutenzione predittiva in uno stabilimento IVECO (gruppo CNH Industrial) per la produzione di veicoli industriali e interviene preventivamente per non fermare la produzione.<\/h2>\n\n\n\n

Recentemente sono stati assegnati gli US Manufacturing Leadership Award 2021, i riconoscimenti della National Association of Manufacturers (NAM), la pi\u00f9 grande associazione manifatturiera degli Stati Uniti. Tra i vincitori, nella categoria Artificial Intelligence and Data Analytics, c\u2019\u00e8 il progetto Dolphins, sviluppato grazie alla collaborazione iniziata nel 2018 tra l\u2019Universit\u00e0 di Torino, la multinazionale del settore capital goods CNH Industrial e RADA, azienda di soluzioni informatiche di Rivoli (TO). Il software Dolphins utilizza l\u2019apprendimento automatico (machine learning) e l\u2019analisi dei big data ai fini della manutenzione predittiva reale all\u2019interno del processo manifatturiero. L\u2019obiettivo \u00e8 anticipare quando il guasto dell\u2019attrezzatura potrebbe verificarsi, consentendo cos\u00ec di intervenire senza arrestare la produzione. Il progetto Dolphins \u00e8 una soluzione a basso costo di progettazione adesso incorporata e funzionante presso lo stabilimento IVECO di Brescia, dove ha gi\u00e0 generato un significativo risparmio di costi e di tempo, con conseguente aumento dei tempi di attivit\u00e0, una maggiore sicurezza dell\u2019operatore e un\u2019elevata produttivit\u00e0. Utilizzando i big data preesistenti dello stabilimento, un\u2019analisi multivariata dettagliata delle condizioni della linea di produzione \u00e8 stata eseguita dal Dipartimento di Chimica dell\u2019Universit\u00e0 di Torino e i risultati vengono visualizzati su un cruscotto per l\u2019operatore progettato da RADA. Dolphins fornisce ai tecnici della manutenzione informazioni in grado di prevedere, con diverse ore d\u2019anticipo, qualsiasi potenziale problema che potrebbe causare un\u2019interruzione della linea di produzione. Nello stabilimento di Brescia, Dolphins ha dimostrato di poter prevedere un guasto con un livello di affidabilit\u00e0 del 90% poche ore prima che l\u2019evento si verifichi.<\/p>\n\n\n\n

\"Rappresentazione
Rappresentazione schematica del \nworkflow del progetto Dolphins. \n<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n

Un progetto in crescita \u2026<\/h3>\n\n\n\n

Grande soddisfazione \u00e8 stata espressa da tutti gli attori protagonisti del progetto. Uno di questi \u00e8 Marcello Baricco, docente del Dipartimento di Chimica UniTo e partner del progetto: \u201cQuesto progetto rappresenta un bell\u2019esempio di sinergica e produttiva collaborazione tra il nostro Ateneo, una piccola-media azienda del territorio e una multinazionale. Partendo dalle conoscenze sviluppate nella nostra Universit\u00e0, siamo riusciti a intercettare le esigenze del mondo produttivo e a trovare con loro, in breve tempo, una soluzione innovativa. Abbiamo l\u2019obiettivo di estendere il progetto su lavori futuri, che potranno vedere coinvolti strumentazioni e impianti anche di altre imprese che desiderino evolvere verso l\u2019ambizioso obiettivo dell\u2019Industria 4.0\u201d. Come ha spiegato Eugenio Alladio, ricercatore del Dipartimento di Chimica di UniTo e collaboratore del progetto \u201cl\u2019obiettivo principale di Dolphins riguarda la messa a punto di algoritmi di machine learning per prevedere il possibile verificarsi di guasti di componenti specifici utilizzati negli impianti produttivi, al fine di avvertire per tempo il manutentore, in modo che possa intervenire prontamente sui macchinari ed evitare un fermo della produzione. Grazie a questo approccio di manutenzione predittiva, gli operatori in produzione sono in grado di sapere in anticipo, con un lasso di tempo variabile tra i 30 minuti e le 8 ore, dove intervenire sugli impianti grazie ad un software appositamente creato che raccoglie ed elabora i dati in tempo reale, evitando cos\u00ec fermi macchina e perdite di processo indesiderate\u201d.<\/p>\n\n\n\n

  • \"Il
    Il software Dolphins \u00e8 stato sviluppato da RADA di Rivoli, azienda specializzata in soluzioni informatiche e da oltre trent\u2019anni fornitrice e partner di CNH Industrial. \n\n<\/figcaption><\/figure><\/li>
  • \"Grazie
    Grazie all\u2019approccio di manutenzione predittiva, gli operatori in produzione sono in grado di sapere in anticipo, con un lasso di tempo variabile tra i 30 minuti e le 8 ore, dove intervenire sugli impianti, evitando cos\u00ec fermi macchina e perdite di processo indesiderate. \n<\/figcaption><\/figure><\/li><\/ul><\/figure>\n\n\n\n

    Una digital trasformation alla portata di tutte le aziende<\/h3>\n\n\n\n

    Il software Dolphins \u00e8 stato sviluppato da RADA di Rivoli, azienda specializzata in soluzioni informatiche e da oltre trent\u2019anni fornitrice e partner di CNH Industrial, come ha spiegato Renato Pagliari, socio fondatore di RADA: \u201cIl software, sviluppato presso la nostra azienda \u00e8 stato progettato in collaborazione con CNH Industrial e UniTo al fine di risultare intuitivo e semplice da utilizzare da parte degli operatori in un impianto\u201d. Semplicit\u00e0 \u00e8 la parola chiave anche per Paolo Foglio, system integrator di CNH Industrial, ideatore e responsabile del progetto Dolphins: \u201cIl nostro obiettivo era infatti dimostrare come la digital trasformation e tutto il suo corredo di tecnologie abilitanti siano immediatamente applicabili con ottimi risultati e budget ridotti, magari anche su macchine da tempo presenti in reparto. Macchine che magari non sono di ultima generazione ma che di fatto custodiscono nelle elettroniche interne vere e proprie miniere di preziosi dati. E grazie alla collaborazione con i nostri partner siamo perfettamente riusciti a rendere disponibile, sia al sito produttivo IVECO di Brescia sia ai restanti stabilimenti CNH Industrial, un sistema low cost by design completamente ingegnerizzato e pronto all\u2019uso, che abilita l\u2019utilizzo efficace e immediato in linea di produzione di tecnologie quali quelle sottese ai digital twin, alla modellizzazione statistica, alla real-predictive maintenance o il virtual sensoring\u201d.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Con il software Dolphins, grazie all\u2019aiuto di algoritmi sviluppati dal Dipartimento di Chimica dell\u2019Universit\u00e0 di Torino, si effettua la manutenzione predittiva in uno stabilimento IVECO (gruppo CNH Industrial) per la produzione di veicoli industriali e interviene preventivamente per non fermare la produzione.<\/p>\n","protected":false},"author":5,"featured_media":4229,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[106,120],"tags":[1814,901,1813,1276,402,1788],"class_list":["post-4228","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-tecnologia","category-tecnologia_area","tag-iveco","tag-machine-learning","tag-manutenzione-predittiva","tag-processi-produttivi","tag-software","tag-universita-di-torino"],"yoast_head":"\nL\u2019importanza della manutenzione predittiva nei processi produttivi - NewsMec<\/title>\n<meta name=\"description\" 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