Automazione Oggi 451

GENNAIO-FEBBRAIO 2024 AUTOMAZIONE OGGI 451 | 71 l’utilizzo dei dati, devono però semplificare non solo la condivisione e l’accesso alle infor- mazioni, ma soprattutto la loro contestualizza- zione con insight significativi. Molte aziende industriali faticano a condividere informazioni tempestive e accurate in tutto il loro ecosi- stema globale. Inoltre, hanno difficoltà a sfrut- tare in modo efficiente i dati giusti per le loro analisi predittive. Un’organizzazione potrebbe già monitorare quando i suoi asset raggiun- gono una certa soglia, come la temperatura, il tasso di calore, il consumo di carburante, il consumo di energia o le pressioni differenziali. Sebbene queste metriche possano rappresen- tare un’indicazione preziosa, sono statiche e, in quanto tali, sono più utili quando le condizioni operative e il carico non cambiano. Quando le condizioni cambiano, gli operatori hanno biso- gno di più parametri per tenere traccia di even- tuali deviazioni nel comportamento previsto dell’impianto. Un ambiente di produzione più dinamico, in cui le condizioni operative e il ca- rico possono variare, richiede procedure più flessibili. Gli strumenti di analisi predittiva ten- gono traccia delle condizioni effettive e opera- tive degli asset in tempo reale per prevedere un possibile problema futuro, tenendo conto di più soglie e modelli di cambiamento e ana- lizzando il comportamento storico degli asset dell’impianto. Questo sistema consente piani di manutenzione molto più efficaci e offre una visione chiara delle relazioni tra i modelli degli asset, le condizioni e modalità di guasto, i sensori e le informazioni di corrispondenza dei guasti effettivi per creare insights signifi- cativi e mettere gli utenti nelle condizioni di capire il motivo del deterioramento di un asset e valutare meglio il rischio di un intervento di manutenzione. Al fine di implementare una strategia di analisi predittiva e manutenzione efficace, le aziende devono costruire un’infra- struttura di dati utilizzando soluzioni in grado di integrare tutte le fonti di informazioni, dalla progettazione alle operazioni, dalla gestione degli asset alla finanza aziendale. Le soluzioni di diagnostica dei guasti devono essere in grado di segnalare un allarme e di declinarlo in relazione a tempo, criticità e urgenza, non- ché all’impatto economico generato, tenendo conto di tutti i parametri necessari relativi alla progettazione, alla gestione degli asset e agli aspetti finanziari.  Le soluzioni proposte da Aveva Il portafoglio di soluzioni di analisi predittiva di Aveva è diventato rapidamente lo standard per il settore. Combinando la tecnologia digital twin con Aveva Predictive Analytics, le aziende di un’ampia gamma di settori industriali hanno tracciato un percorso verso il miglioramento delle operazioni. Aveva Predictive Analytics è una soluzione no-code che non richiede il sup- porto di ingegneri software o data scientist. L’intelligenza artificiale della soluzione offre una gestione avanzata degli avvisi e dei casi, consentendo l’acquisizione di conoscenze e la creazione di report mirati. I modelli accele- rano la configurazione, l’implementazione e lo scale-up, garantendo il massimo ROI. Quando le imprese costruiscono una replica digitale di un asset o di un impianto utilizzando soluzioni digital twin, possono analizzare rapidamente più fonti di dati in modo integrato, eliminando i silos informativi e di conseguenza riducendo la complessità di visualizzazione e incenti- vando la collaborazione e l’innovazione. Gra- zie alle notifiche e alla diagnosi tempestiva dei problemi delle apparecchiature prodotte da Aveva Predictive Analytics e Aveva PI System, SPECIALE Per rispondere alle nuove esigenze, Aveva propone ai clienti di diversi settori un portafoglio di soluzioni di analisi predittiva