La predictive maintenance è la nuova frontiera dei modelli di manutenzione adottati dalle aziende manifatturiere, e non solo, nell’era della quarta rivoluzione industriale. Il paradigma di Industry 4.0, infatti, oggi rende possibile un’acquisizione e una modellazione dei dati direttamente dagli impianti produttivi allo scopo di acquisire informazioni con cui ottimizzare le attività manutentive.
In questo ambito, ReFab4.0 si presenta come una delle soluzioni più innovative con le quali le organizzazioni possono ottenere un controllo accurato e in tempo reale sul funzionamento e sull’efficienza dei propri impianti, riuscendo anche ad attuare politiche di predictive maintenance con cui abbattere una delle voci di costo più rilevanti nei contesti produttivi: i fermi macchina imprevisti.
Basata su RePlatform, la piattaforma digitale cloud-based sviluppata da Relatech, ReFab4.0 ne costituisce una verticalizzazione formata da due componenti modulari integrate:
Ecco quali sono le loro rispettive funzionalità.
Il modulo Predictive Platform di ReFab4.0 contiene tutto ciò che serve per la parte analitica ed elaborativa. Qualsiasi attività di predictive maintenance, infatti, presuppone anzitutto funzioni di condition monitoring e di anomaly detection.
Tramite il suo IIoT (Industrial Internet of Things) Gateway, ReFab4.0 preleva i dati dal campo per effettuare sia una prima analisi sull’andamento del parco macchine, sia un’indagine che permette di confrontare i valori rilevati con quelli considerati nella norma. L’attivazione automatica di allarmi, per esempio, è associata al riscontro di parametri che differiscono da quelli ritenuti standard.
La definizione dei modelli di Analytics con carattere predittivo, poi, contempla il ricorso all’intelligenza artificiale, in particolare con l’utilizzo di algoritmi di machine learning che calcolano l’eventualità di un guasto futuro mettendo insieme, su base statistica, lo storico del funzionamento di ogni componente preso in esame. La predictive maintenance fonda la sua attendibilità proprio sulla qualità e la quantità dei dati raccolti e analizzati.
Se la Predictive Platform di ReFab4.0 mette a disposizione una dashboard che consente di visualizzare graficamente, anche in modalità mobile, tutte le informazioni sull’andamento dei vari sistemi connessi all’IIoT Gateway, è con il modulo Digital Twins Assistant che il monitoraggio sfrutta la realtà aumentata o la realtà virtuale.
In caso di guasto, invece di dover adoperare un apposito manuale cartaceo, è possibile visualizzare, con diversi formati multimediali quali video, animazioni e testi mostrati in sovrapposizione al componente sul quale intervenire, la procedura di manutenzione che deve essere applicata per la specifica tipologia di malfunzionamento. Anche quando si richiede l’intervento di un esperto esterno, che solitamente collabora con il fornitore dell’impianto, ReFab4.0 abilita all’assistenza remota, poiché permette di condividere a distanza l’ambiente per esempio tramite occhiali HoloLens. Con il vantaggio di ridurre il numero dei downtime, di accorciare i tempi di risoluzione dei problemi e di contenere al minimo gli errori dovuti a una scarsa comprensione del procedimento manutentivo. Benefici che non incidono soltanto sugli aspetti tecnici, ma che influenzano ovviamente tutto il business dell’azienda.
Ciò che differenzia ReFab4.0 nel panorama delle applicazioni a supporto della predictive maintenance è l’essere parte dell’’architettura edge e cloud di RePlatform che consente eccellenti funzionalità di usabilità, sicurezza, scalabilità e flessibilità grazie agli altri moduli di RePlatform come ReSec e ReHub, che forniscono tecnologie e metodologie avanzate rispettivamente per la CyberSecurity e l’accesso e la compatibilità con il Cloud.
La CyberSecurity è particolarmente importante nelle soluzioni IIoT, in cui i dati critici provenienti da macchine e processi sono esposti ad ambienti esterni e quindi a minacce di sicurezza. Grazie a ReSec, l'intero flusso di dati dai dispositivi di campo al cloud può essere protetto da qualsiasi attacco alla sicurezza onde evitare violazioni e furto di dati. Inoltre, ReSec offre un modulo Blockchain che può essere utilizzato per garantire che i dati provengano da dispositivi certificati noti, aumentando la sicurezza complessiva della soluzione IIOT.
Altrettanto importante è la possibilità offerta da ReHub di distribuire ReFab4.0 in qualsiasi configurazione Cloud esistente, pubblica, ibrida e privata o anche presso la sede del cliente. Ciò libera i clienti dal fare una scelta a priori sui fornitori di servizi cloud e sugli ambienti di rilascio. ReFab4.0, infatti, si basa su noti software di orchestrazione come Kubernetes o Openshift e quindi può essere rilasciato su qualsiasi infrastruttura cloud. Da questo punto di vista Relatech può offrire diverse scelte, infatti, grazie alla partnership con IBM, può offrire una piena integrazione con IBM cloud e le applicazioni IBM Watson con la garanzia di scalabilità e funzionalità di livello enterprise che queste possono offrire.
ReFab4.0 è una soluzione end-to-end adatta a diversi tipi di aziende, che offre una soluzione completa di manutenzione predittiva basata su un’architettura software modulare di classe enterprise per fornire scalabilità e sicurezza informatica, e su un motore di AI/ML espandibile e configurabile per sviluppare ed eseguire algoritmi per analizzare i dati del cliente e fornire un rilevamento efficace delle anomalie, consentendo di prevenire il blocco degli impianti di produzione e dei processi produttivi.
È soprattutto su questo aspetto che entrano in gioco le competenze di Relatech grazie alle quali la soluzione digitale ReFab4.0 viene completata e personalizzata tramite un progetto dedicato, volto a comprendere e soddisfare in modo completo le esigenze del cliente.
Ciò che contraddistingue ReFab4.0 e tutte le altre soluzioni di Relatech è che sono basate su tecnologie innovative allineate con la frontiera della conoscenza, costantemente aggiornate grazie alla collaborazione di Relatech con importanti centri di ricerca e prestigiose università.