POINT OF VIEW

Quick Algorithm, la startup italiana che usa IoT e AI per la manutenzione predittiva

Tra Smart Vibration Monitoring e analisi in tempo reale del funzionamento dei macchinari, è possibile identificare precocemente i malfunzionamenti e ottimizzare il controllo di produzione. È quanto mira a fare una “giovane” società milanese tramite la sua soluzione hardware e software plug and play

Pubblicato il 25 Gen 2024

“Oggi le aziende hanno compreso il ruolo della manutenzione predittiva nelle loro strategie di efficientamento produttivo per scongiurare tempi di inattività che costano tra il 5 e il 20% della capacità produttiva di una fabbrica. L’adozione di tecnologie IoT consente di monitorare le vibrazioni dei macchinari in tempo reale e identificare possibili guasti e malfunzionamenti”. A sostenerlo è Jacopo Piana, CEO e fondatore di Quick Algorithm. La società, startup deep tech italiana nata a Milano nel 2018, è membro di LoRa Alliance, l’associazione globale che si occupa di promuovere lo standard aperto LoRaWAN che consente la connettività a lungo raggio e a basso consumo per i dispositivi IoT. L’obiettivo dichiarato della startup milanese è quello di rendere l’innovazione tecnologica accessibile a imprese e istituzioni tramite Intelligenza Artificiale, Data Analytics e, ovviamente, sensori IoT. A tal fine ha sviluppato Scops.ai, una soluzione hardware e software plug and play di facile implementazione, attivabile in una ventina di minuti.

A cosa serve lo Smart Vibration Monitoring?

Tra le funzionalità previste nella soluzione, rientra quella dello Smart Vibration Monitoring che serve a esaminare le vibrazioni di motori elettrici, ventilatori, pompe, riduttori ecc. Di fatto, quindi, Scops.ai collabora a mettere in atto quella manutenzione predittiva senza della quale è impossibile evitare guasti improvvisi o ridurre i downtime. Un fermo macchina imprevisto, secondo uno studio dell’anno scorso condotto da Siemens, può determinare danni economici pari a quasi 1,5 trilioni di dollari, vale a dire circa l’11% del fatturato annuo, per le aziende Fortune Global 500. Ecco perché è fondamentale prevenire i malfunzionamenti delle attrezzature che sono all’origine dei fermi. Senza considerare la spesa per la manutenzione e le riparazioni successive ai guasti o i costi indiretti per i rallentamenti nella produzione. A cui va aggiunta la difficoltà nell’approvvigionamento dei pezzi di ricambio, difficoltà consuete in una situazione geopolitica internazionale come quella che stiamo vivendo.

WHITEPAPER
L'AI è al centro del dibattito: come non rimanere indietro evitando passi falsi
Machine Learning
Cognitive computing

Ne discende che la manutenzione predittiva in generale, e lo Smart Vibration Monitoring in particolare, riveste un ruolo chiave nel controllo di produzione. Eseguirla in modo tempestivo, a differenza di quanto accade con la sola manutenzione preventiva o con quella correttiva, influisce in maniera determinante sui costi operativi e sull’efficienza. La tecnologia realizzata da Quick Algorithm va proprio in questa direzione.

Come funziona la soluzione di Quick Algorithm

Attraverso la combinazione di sensori IoT e piattaforma di Intelligenza Artificiale, Scops.ai è in grado di raccogliere dati in tempo reale sui consumi energetici e sulle performance di macchinari ed edifici. In questo modo, può offrire una visione olistica delle condizioni operative degli asset, rendendo praticabile una manutenzione più accurata ed efficace. Funzionalità come quelle dello Smart Vibration Monitoring sono fornite in modalità plug and play. Il che significa che non occorre alcun cablaggio né sono necessarie competenze specialistiche per l’implementazione. Inoltre, all’interno di Scops.ai, il sensore è dotato di algoritmi abilitati a ricevere alert su possibili malfunzionamenti.

La tecnologia di Quick Algorithm, in sostanza, aiuta le aziende a monitorare le vibrazioni per individuare eventuali anomalie. L’operatività costante e gli stress a cui sono sottoposte le attrezzature possono infatti provocare sbilanciamenti, disallineamenti e instabilità nella struttura delle macchine. Problemi che non solo ne mettono a rischio il funzionamento, ma causano l’usura precoce delle componenti interni. La rilevazione tempestiva di anomalie non riguarda soltanto le vibrazioni, ma può coprire anche settori critici come quelli soggetti alla refrigerazione in cui è essenziale proteggere l’integrità della catena del freddo. Integrità messa a repentaglio da surriscaldamenti o avarie impreviste nei sistemi di raffreddamento.

Perché alle aziende conviene sfruttare IoT e AI

“Il nuovo sensore intelligente che abbiamo sviluppato – sottolinea Jacopo Piana – consente di monitorare lo stato di salute di molti macchinari con una semplicità di implementazione unica e con caratteristiche tecniche innovative. Con Scops.ai sarà ora possibile monitorare asset critici per molti impianti come pompe, motori elettrici, nastri trasportatori e molto altro. In questo modo sarà possibile intervenire dove e quando necessario, riducendo i costi di fermo impianto e l’impatto ambientale dovuto a inefficienze e guasti”.

Affermazioni seguite dalle raccomandazioni del CEO di Quick Algorithm: “Alle aziende conviene dunque sfruttare appieno il potenziale dei dati raccolti in produzione – dice infatti in conclusione Piana – e realizzare strategie vincenti di manutenzione predittiva grazie all’evoluzione tecnologica che rende possibile l’integrazione di sensori IoT sui macchinari, l’archiviazione dei dati in infrastrutture cloud e l’uso di software basati sull’Intelligenza Artificiale. Questa sinergia di tecnologie, offerta da Scops.ai in un’unica soluzione rapida e semplice da implementare, aiuta le imprese a navigare verso un auspicato e ininterrotto funzionamento delle proprie attrezzature, con interruzioni impreviste sempre più rare e gestibili”.

@RIPRODUZIONE RISERVATA

Valuta la qualità di questo articolo

La tua opinione è importante per noi!

Articolo 1 di 5