Prima Industrie e TXT Industrial: manutenzione predittiva in Data Space per 10.000 macchine. Ecco come

Data Space, un ambiente collaborativo, sicuro, controllato e standardizzato, che permette a machine builder ed end user di gestire processi end-to-end di manutenzione predittiva. Su questo nuovo paradigma digitale di interscambio dati, nato all’interno del progetto europeo SM4RTENANCE, il gruppo Prima Industrie, in collaborazione con TXT Industrial, è oggi pronto a varare nuovi servizi di manutenzione predittiva. Migliorare la gestione operativa e la pianificazione, semplificare l’accesso ai dati per end user, fornitori di materiali e service provider. Ecco il progetto di smart maintenance della multinazionale italiana leader nel settore delle macchine per la lavorazione della lamiera, società con un fatturato di circa 550 milioni controllata dai fondi Alpha Private Equity e Peninsula Capital, capitanata dall’ad Giovanni Negri e fondata quasi 50 anni fa dal presidente Gianfranco Carbonato.

«Data Space non è semplicemente un database, ma un vero e proprio ecosistema digitale in cui più partecipanti possono interagire per scambiare dati certificati in un ambiente protetto», afferma Gabriele De Luca, project manager di TXT Industrial, la divisione del Gruppo TXT specializzata nello sviluppo di servizi e soluzioni per il settore manifatturiero. «L’obiettivo è digitalizzare i servizi con un modello di condivisione sicura e sovrana dei dati per migliorare l’efficienza della supply chain associata al customer service manifatturiero», afferma Pietro Pittaro, software engineer di Prima Industrie.

Insomma, il progetto che nasce dalla partnership con TXT Industrial dimostra che la manutenzione predittiva non è solo una questione tecnologica, ma un processo complesso, che richiede un’integrazione profonda a livello di dati, processi e relazioni tra partner. «Sfruttare il potenziale degli algoritmi basati sui dati e sull’intelligenza artificiale per anticipare guasti e necessità manutentive. Ottimizzare la pianificazione degli interventi, tenendo conto della disponibilità di materiali in magazzino, dei fornitori e della disponibilità di tecnici. Sono tutte attività che determinano uno scambio di dati. E il Data Space ci permette di gestirlo con efficienza e sicurezza», dice Pittaro.

L’impatto della nuova manutenzione predittiva Data Space sul parco macchine globale di Prima Industrie e la visione a lungo termine. Lo Use Case di Prima Industrie nel progetto SM4RTENANCE è focalizzato sull’analisi delle anomalie dei componenti della testa di taglio laser dei sistemi 2D

Considerata la base installata di macchine dell’azienda a livello globale, si parla di 15.000 sistemi installati in tutto il mondo, il progetto di Prima Industrie avrà un impatto enorme sulla capacità di risposta al cliente. «Stiamo addestrando i modelli algoritmici su 200-300 macchine. L’obiettivo è scalare questo monitoraggio, con dati sempre più ricchi e dettagliati per arrivare a coprire 10.000 macchine nei prossimi anni».

Questa massiccia raccolta e analisi di dati, in ambiente controllato Data Space, consentirà a Prima Industrie di affinare continuamente i propri algoritmi di intelligenza artificiale. «L’algoritmo non è statico, ma evolverà nel tempo, acquisendo conoscenza e fornendo risposte e previsioni sempre più precise. Questo si tradurrà in un miglioramento progressivo del servizio offerto ai clienti. Il che vuol dire maggiore efficienza e una riduzione dei costi di manutenzione, anche grazie alla possibilità di pianificare con largo anticipo le attività e i viaggi dei tecnici a livello globale», afferma Pittaro

Il ruolo strategico di TXT Industrial all’interno dell’iniziativa europea SM4RTENANCE e la partnership con Prima Industrie per abilitare lo scambio dati nei processi di manutenzione predittiva

TXT Industrial è dunque il partner tecnologico di Prima Industrie per la definizione, implementazione e validazione delle soluzioni “Data Space”. In questo contesto, agisce come software engineer e technical provider, fornendo i componenti software necessari per costruire e gestire l’intero ecosistema digitale di manutenzione predittiva. Attività che prevedono l’installazione di componenti centralizzati sui server di Prima Industrie e la fornitura di connettori che le aziende partner possono installare localmente per essere parte del “Data Space”.

«Siamo responsabili della validazione delle soluzioni tecniche. L’obiettivo è garantire lo sviluppo di una soluzione robusta, scalabile, coerente con le reali necessità dell’azienda. Fare in modo che vi sia sempre un controllo su chi può accedere ai dati, come vengono utilizzati e a quali condizioni. Non si tratta di cedere i dati, ma di abilitarli per la condivisione e il riutilizzo in un ambiente di fiducia», racconta De Luca.

Data Space, un ambiente virtuale e collaborativo dove machine builder e partner industriali possono condividere e scambiare dati in modo sicuro, controllato e standardizzato.

«Tradizionalmente, la condivisione di dati tra due aziende richiede accordi specifici sui protocolli di comunicazione e spesso comporta una perdita di controllo sul dato una volta che questo è stato trasmesso. Il Data Space, al contrario, introduce un paradigma in cui il “data owner” (ovvero il proprietario del dato) mantiene la sovranità completa sulle proprie informazioni, decidendo a chi fornire i dati e con quali regole d’uso, dice De Luca. Il cliente interessato a ricevere i dati può richiederli al data owner. Solo quest’ultimo ha la facoltà di accettare o rifiutare la richiesta e, in caso di accettazione, specificare le regole di ingaggio. Per esempio, limitare l’accesso a una sola area geografica o per un periodo di tempo limitato», dice De Luca. Ecosistema digitale che prevede la strutturazione dei dati perché possano essere interpretati in modo univoco e dettagliato.

«Non si tratta di una semplice pubblicazione dei dati, ma di metadati, ovvero descrizioni del tipo di dato disponibile, “dato della macchina X” o “dato del consumo energetico”, per esempio», spiega De Luca. Un aspetto cruciale del progetto SM4RTENANCE è, quindi, la strutturazione dei dati, che all’interno del Data Space vengono definiti “data product“. «I data product sono dataset che descrivono un’informazione e, per essere semanticamente interpretabili da tutti i partecipanti, necessitano di essere standardizzati a livello ontologico attraverso l’uso di un vocabolario comune», dice De Luca.

La manutenzione predittiva di Prima Industrie basata sulla pianificazione algoritmica che supera i limiti della manutenzione tradizionale. L’IA automatizza e velocizza le risposte ai clienti, generando un elenco di possibili interventi sul parco macchine

Prima Industrie sta dunque ripensando il modello di manutenzione tradizionale, basato su scadenze temporali o ore di utilizzo, per abbracciare un approccio predittivo data driven. Il nuovo sistema è stato sviluppato internamente, senza delegare l’analisi dei dati a software house esterne, a riprova della volontà dell’azienda di mantenere il controllo e lo sviluppo di competenze strategiche. «Il cuore della predictive maintenance sta nella raccolta e nell’analisi dei dati provenienti dalle macchine ed è al momento limitata alle macchine da taglio laser 2D. I dati vengono analizzati con algoritmi di intelligenza artificiale sviluppati in-house per identificare in anticipo possibili guasti o malfunzionamenti», racconta Pittaro.

«L’approccio predittivo supera i limiti della manutenzione programmata, che spesso non tiene conto del reale utilizzo della macchina e delle sue specificità operative. Monitorando i sintomi che la macchina evidenzia, riusciamo a fare interventi mirati, ottimizzando l’efficacia della manutenzione e riducendo gli sprechi. Un modello che potrà essere progressivamente esteso alla maggior parte del parco installato», dice Pittaro.

Clienti finali, fornitori di materiali e service provider. L’implementazione della manutenzione predittiva in ambiente Data Space porta vantaggi a tutti gli stakeholder della filiera di Prima Industrie

1 -Vantaggi per gli end user – Il beneficio più evidente è la riduzione dei fermi macchina e dei relativi costi. Anticipando i guasti, Prima Industrie può intervenire prima che un componente si deteriori definitivamente, evitando danni importanti e gestendo gli interventi in modo pianificato anziché in emergenza. «Questo non solo minimizza l’impatto sulla produzione del cliente, ma si traduce anche in un vantaggio economico, poiché gli interventi preventivi sono generalmente meno costosi di quelli reattivi», dice Pittaro. Il Data Space consente inoltre al cliente di accedere in tempo reale a report dettagliati sugli interventi pianificati attraverso la predictive maintenance, sulle necessità di materiali e sui tempi previsti, facilitando una comunicazione bidirezionale che migliora la gestione complessiva dell’assistenza».

2 – Vantaggi per i fornitori di materiali e service provider – Il Data Space abilita una pianificazione molto più efficiente. Condividendo con anticipo le necessità di componenti per le manutenzioni future, già individuate dall’algoritmo di manutenzione predittiva, e le relative attività sia dei tecnici interni che dei service provider, Prima Industrie potrà ottimizzare globalmente il proprio servizio di after sales. «Questo non solo riduce i costi di approvvigionamento e logistica, ma migliora anche la resilienza della supply chain, un tema di crescente importanza nel contesto geopolitico attuale», dice Pittaro. Il Data Space facilita anche scenari in cui i materiali sono spediti direttamente dal fornitore al cliente finale, bypassando il magazzino di Prima Industrie, per una maggiore velocità ed efficienza nelle manutenzioni pianificabili.

3 – Vantaggi per la pianificazione e l’operatività interna – L’integrazione dei dati provenienti da diversi sistemi aziendali in un unico Data Space permette una gestione automatizzata della manutenzione, ottimizzando l’allocazione di oltre 400 tecnici di service interni e dei circa 30 partner esterni. «La capacità di fare matching automatico tra le richieste di intervento e la disponibilità di risorse (materiali, tecnici con le skill appropriate) riduce i tempi organizzativi e i costi associati, come ad esempio quello dei biglietti aerei acquistati in emergenza per i tecnici che devono viaggiare in tutto il mondo. L’obiettivo è quello di raggiungere un alto livello di efficienza decisionale, con l’algoritmo che acquisisce conoscenza nel tempo e fornisce risposte sempre più precise e ottimali», spiega Pittaro.