Come LoRaWAN^® e l'AI sta rivoluzionando la manutenzione predittiva: il monitoraggio delle condizioni nella pratica

In che modo le moderne soluzioni IIoT, dotate di strumenti di analisi basati sull'intelligenza artificiale, contribuiscono a individuare i guasti in fase precoce, a ottimizzare i processi di manutenzione e a ridurre i costi? Attingendo a esempi concreti del settore, il nostro esperto WIKA, Michael Heider, illustra come le aziende possano trarre vantaggio dal monitoraggio intelligente dei macchinari.

Potrai approfondire i seguenti argomenti:

• Tecnologia dei sensori intelligenti al posto del controllo manuale
  In che modo i sensori wireless raccolgono automaticamente i dati e li trasmettono a piattaforme centrali tramite reti a basso consumo energetico come LoRaWAN^®
• Analisi automatizzata dei valori misurati
  In che modo uno strumento basato sull'apprendimento automatico crea modelli personalizzati per ogni macchina, riconosce gli schemi ricorrenti nei dati misurati e classifica automaticamente le anomalie.
• Esempio 1: Sistema di allerta precoce per guasti imprevisti
  Come un’azienda chimica ha evitato un fermo improdotto grazie al monitoraggio supportato dall’intelligenza artificiale.
• Esempio 2: Riduzione significativa dei tempi di fermo e maggiore efficienza
  Come un'azienda mineraria è riuscita a ridurre in modo significativo i tempi di fermo macchina e a triplicare la percentuale di interventi di manutenzione realmente necessari.
• Rapido ritorno sull'investimento
  Come è possibile ottenere il ROI di una soluzione intelligente di monitoraggio delle condizioni già dopo pochi mesi, grazie a processi di manutenzione ottimizzati, tempi di fermo ridotti e un uso efficiente delle risorse.

Ti piacerebbe saperne di più sulle potenzialità che il monitoraggio delle condizioni supportato dall'intelligenza artificiale può offrirti? Compila il modulo sottostante per accedere alla registrazione.