La manutenzione predittiva rappresenta una sfida importante per molte aziende impegnate nell’evoluzione dei propri processi produttivi. L’approccio si basa sulla creazione di gemelli digitali, modelli virtuali che replicano fedelmente impianti, linee produttive o processi. Tuttavia, il valore di questi strumenti risiede nella gestione intelligente dei dati sottostanti: vibrazioni, temperature, velocità e altri parametri raccolti tramite sensori o integrati manualmente. Ne abbiamo parlato, ai microfini di #RadioNext con Alessandro Liani, amministratore delegato di Video Systems.

La possibilità di ampliare il bacino di informazioni includendo dati esterni, come quelli di mercato, può incrementare ulteriormente il realismo e la funzionalità dei gemelli digitali. Immaginatelo applicato all'agricoltura di precisione: analizzando immagini e dati ambientali, è possibile ottimizzare la raccolta e la supply chain, anticipando il comportamento della domanda.

Nel contesto industriale, il controllo qualità ha tratto grande vantaggio dalla visione artificiale combinata all’intelligenza artificiale. Questa integrazione ha raggiunto livelli di affidabilità molto elevati, consentendo un adattamento rapido a lotti produttivi più piccoli e diversificati, senza compromettere la flessibilità. Un aspetto distintivo è l’uso di algoritmi personalizzati, sviluppati internamente o adattati da modelli open source, che evitano soluzioni standardizzate e garantiscono maggiore precisione.

Le principali barriere all’adozione di queste tecnologie risiedono nella gestione dei dati e nella formazione del personale. L’uso di infrastrutture ibride, che combinano cloud interno e strumenti on-premise, offre soluzioni per proteggere la proprietà dei dati. Parallelamente, emerge la necessità di investire nella formazione di figure chiave capaci di dialogare con i partner tecnologici.

In una fase storica in cui il turnover generazionale e la carenza di manodopera qualificata sono sfide centrali, queste soluzioni rappresentano non solo un’opportunità per migliorare produttività e redditività, ma anche un elemento fondamentale per la sostenibilità del sistema manifatturiero.

Buon ascolto!