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Manutenzione smart

Tecnologie avanzate per una manutenzione più efficiente e predittiva

Manutenzione predittiva per prevenire guasti grazie a IoT e AI.
Realtà Aumentata (AR) per supportare gli operatori con istruzioni digitali.
Pianificazione della manutenzione per ottimizzare gli interventi e ridurre i fermi macchina.

Tecnologie e processi in questo ambito

Approfondisci come lavoriamo e quali esperienze abbiamo maturato.

Manutenzione predittiva
Manutenzione AR
Pianificazione della manutenzione

Manutenzione predittiva

La manutenzione predittiva è una strategia avanzata che permette di prevenire guasti tramite l’uso di sensori IoT, Big Data e intelligenza artificiale. Attraverso il rilevamento delle anomalie e l’analisi predittiva, è possibile identificare segnali di degrado nei componenti critici prima che si verifichino guasti. I sistemi di fault prediction e anomaly detection migliorano l’efficienza produttiva e riducono i costi di manutenzione, estendendo la vita utile degli asset. Inoltre, le dashboard in real-time permettono agli operatori di ricevere alert e pianificare interventi mirati​.

Machine Learning
Previsione dei guasti
IoT

Manutenzione AR

La Manutenzione AR (Augmented Reality) consente agli operatori di ricevere istruzioni visive dettagliate direttamente nel loro campo visivo attraverso smart glasses o display fissi. Questa tecnologia supporta la manutenzione remota, permettendo agli esperti di guidare gli operatori sul campo senza necessità di interventi in loco. I modelli digitali interattivi sovrapposti al mondo reale aiutano a individuare più rapidamente i problemi e a eseguire riparazioni con maggiore precisione. L’integrazione con la connessione wireless e comandi vocali migliora l’usabilità, mentre la documentazione digitale in tempo reale aumenta la tracciabilità delle operazioni​.

Assistenza remota
Sicurezza operativa
Realtà aumentata
Smart glasses

Pianificazione della manutenzione

La pianificazione della manutenzione permette di gestire gli interventi in modo strategico, minimizzando i fermi macchina e ottimizzando l’uso delle risorse. Attraverso l’uso di database centralizzati, è possibile raccogliere lo storico delle operazioni e definire schemi di intervento basati su dati oggettivi. L’adozione di modelli predittivi consente di anticipare le criticità e migliorare la gestione degli asset produttivi. Tecnologie come IoT, machine learning e analisi FMECA (Failure Modes, Effects and Criticality Analysis) permettono di identificare i componenti più critici e ridurre i tempi di fermo​.

Programmazione interventi
Manutenzione smart
Efficientamento, IoT