Eiom

Da sempre gli esperti hanno messo in evidenza che la Manutenzione Preventiva è Data Driven, ovvero guidata dai dati che caratterizzano lo stato in essere delle macchine indispensabili per effettuare interventi preventivi efficaci in modo tecnico-economico ottimale.

Le applicazioni delle tecnologie 4.0 dedicate alla manutenzione, quali big data, machine learning e deep learning, machine to machine, predictive analitics systems, diagnostics and prognostic health management, smart IOT, sensors e così via da opzionali diventano quindi fondamentali perchè consentono di realizzare una Manutenzione Preventiva 4.0 eccellente, condizione necessaria per un asset management profittevole.

Trasformando i dati raccolti in elaborate informazioni che esprimono la Prognosi, ovvero lo stato di salute dei componenti di un bene fisico si valuta la affidabilità residua, e quindi si possono effettuare interventi preventivi ottimali in termini di tempo di arresto delle unità produttive, ore -uomo impiegate, ottenendo minori costi di manutenzione e l’allungamento del ciclo di vita di impianti e macchinari.

La conoscenza in tempo reale della integrità delle macchine ed impianti critici consente di ottimizzare le risorse, aumentando il valore dei servizi di manutenzione attraverso digitalizzazione e connessioni integrate per ottenere uno sviluppo sostenibile, competitività e crescita.

Durante la sessione saranno illustrati, da primarie aziende del settore, casi applicativi di manutenzione riferiti a diversi settori industriali.