L'AI a servizio della manutenzione predittiva: progetto a tre Unibz, Durst e TechnoAlpin

Durst, produttore di tecnologie pionieristiche di stampa e produzione digitale, e TechnoAlpin, produttore leader di impianti di innevamento, sono due aziende unite dalla necessità di prevenire qualsiasi tipo di interruzione degli impianti produttivi e di utilizzare i propri sistemi di monitoraggio per calcolare in modo predittivo i cicli di manutenzione di tutti i componenti interconnessi. Purtroppo, finora, ciò non sempre ha funzionato con precisione. È per questa ragione che le due imprese altoatesine hanno richiesto l’aiuto della Libera Università di Bolzano. Nell’ambito di un progetto di ricerca finanziato dall’UE, unibz fornirà il know-how per le tre componenti principali nello sviluppo di un sistema di monitoraggio: pre-elaborazione dei dati, analisi dei dati e previsione.

Alla Facoltà di Scienze e Tecnologie informatiche, il prof. Johann Gamper, vice-rettore alla ricerca della Libera Università di Bolzano, lavora allo sviluppo delle tecnologie dei database con particolare attenzione all’interrogazione ed elaborazione di dati temporali. “Nel progetto PREMISE costruiremo algoritmi in grado di fare previsioni sulle necessità di manutenzione, anche per sotto-aree, al fine di aumentare la disponibilità degli impianti aziendali anche in luoghi di produzione remoti e, in generale, per rendere più facile la pianificazione produttiva”, spiega Gamper. “In questo progetto, assieme ai nostri partner possiamo testare concretamente le tecnologie sui cui da anni stiamo facendo lavorando e poi adattarle alle esigenze specifiche. In questo modo, operiamo un trasferimento di tecnologia – un’importante missione dell’università – e offriamo un contributo alla costruzione di una fabbrica intelligente con infrastrutture in rete che consentono processi di produzione intelligenti e automatizzati”.

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“Noi vendiamo i nostri sistemi di stampa digitale in tutto il mondo e per questo li dotiamo di un software di analisi”, sottolinea Christian Casazza, direttore del servizio clienti del gruppo Durst. “La combinazione di sensori intelligenti e di una tecnologia di valutazione del software per i dati dei componenti e delle macchine rappresenta la base per la manutenzione predittiva: il rilevamento di condizioni di errore o la necessità di una chiamata di servizio o di parti di ricambio “in anticipo” in modo che la produzione possa essere regolata di conseguenza. Con il progetto PREMISE, stiamo facendo un notevole passo in avanti poiché stiamo usando l’intelligenza artificiale per rendere queste previsioni e interventi ancora più efficienti e per poterli applicare a interazioni complesse. Questo è un vantaggio decisivo, soprattutto in tempi in cui il traffico internazionale è limitato”, commenta.

Gli impianti di innevamento artificiale sono sistemi tecnologici complessi, utilizzati solo stagionalmente. Le stazioni di pompaggio e di compressione sono il cuore di tale sistema e sono costituite da un gran numero di componenti idraulici, meccanici ed elettronici. Se vi si verificano malfunzionamenti, l’intero impianto può fermarsi. “Con l’aiuto della manutenzione predittiva, ovvero tramite il riconoscimento precoce dei guasti sulla base di dati storici e in tempo reale, siamo in grado di costruire impianti di innevamento ancora più efficienti e affidabili”’, chiarisce Thomas Tschager, Team Leader Data Analytics di TechnoAlpin, “In questo progetto, analizziamo i dati del nostro software di controllo per monitorare le condizioni dei singoli componenti delle sale macchine, per essere in grado di prevedere guasti imminenti. Questo rende le chiamate di servizio più efficienti e più facili da pianificare. Allo stesso modo, questa nuova tecnologia può mostrarci il potenziale di ottimizzazione delle nostre sale macchine”, conclude.