Fattori macroeconomici quali l’instabilità geopolitica, l’imprevedibilità delle filiere, la volatilità della domanda di fonti energetiche e le dinamiche inflazionistiche risultano essere elementi che spingono sempre più le aziende a cercare di minimizzare i costi operativi. In questo scenario, riuscire a sviluppare programmi e soluzioni che migliorino la produttività degli asset è diventata una priorità a livello globale per la maggior parte dei responsabili dell’operatività aziendale.
La manutenzione predittiva può essere utilizzata per rispondere efficacemente a queste sfide, migliorando il controllo delle macchine e la qualità della produzione, ottimizzando le prestazioni e riducendo al minimo i tempi di fermo e i relativi costi. Alla base delle operazioni di manutenzione predittiva, vi è la capacità di raccogliere e analizzare ampie serie di dati provenienti da fonti diverse, tra cui sensori, registri operativi e di manutenzione. L’introduzione di modelli di Intelligenza Artificiale consente di trasformare le attività di manutenzione basate su modelli statistici in modelli data-driven, che prendono in considerazione un maggior numero di parametri rilevanti per ottimizzare le prestazioni delle apparecchiature, alimentando gli algoritmi in tempo reale.
Startup della manutenzione predittiva: la ricerca degli Osservatori
Secondo la ricerca svolta dall’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano, in collaborazione con l’Osservatorio Startup Thinking, che ha analizzato oltre 100 startup globali operanti in questo ambito, le startup fondate a partire dal 2019 e finanziate dal 2021 hanno raccolto complessivamente più di 170 milioni di dollari. La distribuzione geografica evidenzia una predominanza dell’Europa, con il 49% delle startup, seguito dal Nord America e dall’Asia. Tuttavia, i finanziamenti sono fortemente sbilanciati verso il Nord America, che raccoglie complessivamente oltre il 50% dei finanziamenti.
Focus sulle startup che sviluppano software per la manutenzione predittiva
In termini di proposizioni di valore, la maggior parte delle startup che operano in questo campo sviluppa software per ottimizzare le prestazioni industriali, minimizzando il tempo di fermo macchine, sulla base dell’analisi dei dati e gli algoritmi di apprendimento automatico. Anche in termini di finanziamenti, la categoria che presenta il più alto valore è quella delle startup che si occupano dell’offerta di software. Mentre il 35% delle startup offre le soluzioni combinano sia la parte software che la parte hardware.
I software di manutenzione predittiva prendono tipicamente come input le serie storiche delle prestazioni delle apparecchiature industriali raccolte attraverso sensori, e le combinano con altri parametri rilevanti per ciascun specifico contesto. Per questo tipo di soluzioni è fondamentale l’aspetto della gestione dei dati e l’integrazione con il sistema gestionale del cliente per diventare un valido aiuto nei processi decisionali operativi.
La visione di Terna
La Ricerca è stata presentata il 14 marzo 2024 in occasione di un evento dedicato organizzato dall’Osservatorio Startup Thinking nella sede di Terna di Torino, di fronte ad oltre 170 tra Innovation Manager e CIO delle 46 aziende partner dell’Osservatorio.
Il workshop è stato aperto da Alessandra Luksch, Direttore dell’Osservatorio Startup Thinking, e dall’intervento di Marco Pietrucci, Responsabile Innovation di Terna, che insieme ai colleghi Luisa Candido, Edoardo Segatori e Sabrina Viola, ha presentato come Terna sta lavorando sull’utilizzo dell’intelligenza artificiale a supporto della propria strategia di asset management per abilitare la transizione energetica, introducendo anche la visione del Gruppo sul tema oggetto del workshop. Come affermato da Marco Pietrucci, “per affrontare le sfide del cambiamento climatico Terna sta integrando il suo approccio alla manutenzione della rete elettrica nazionale con l’applicazione dell’Intelligenza Artificiale nei modelli predittivi al fine di gestire in modo più efficiente eventuali criticità.”
9 startup della manutenzione predittiva con l’AI
Durante la mattinata si è poi tenuta la pitch session di alcune promettenti startup:
Aitem, presentata dalla Growth & Sales Manager Alessandra Chianale, nata come spinoff di un OEM del settore automobilistico, sfrutta la propria competenza in materia di controllo qualità dei processi di produzione per fornire ai clienti soluzioni di intelligenza artificiale che ottimizzano e risolvono i problemi in questo ambito.
Artificial Intelligence Monitoring, presentata dalla CEO & Co-founder Giusi Fiorentino, ha sviluppato un software che combina manutenzione programmata e manutenzione predittiva. Anticipa i guasti grazie all’intelligenza artificiale e programma gli interventi di manutenzione dell’impianto.
Diagrams Technologies, presentata dalla Co-founder Margot Correard, sviluppa una piattaforma di manutenzione predittiva per ottimizzare le prestazioni industriali attraverso la sua tecnologia basata sull’intelligenza artificiale che sfrutta i dati esistenti provenienti dalle macchine e dai sistemi di supervisione per costruire modelli predittivi e fornire informazioni ai team di manutenzione.
Displaid, presentata dal CEO Lorenzo Benedetti, nasce per rivoluzionare la gestione di ponti e viadotti attraverso una soluzione di monitoraggio standardizzata e scalabile, che consente la transizione digitale e la manutenzione predittiva fornendo l’accesso a informazioni precise e in tempo reale sullo stato di salute degli asset monitorati dai clienti.
Engage, presentata dal Responsabile Business & Artificial Intelligence Andrea Buda, combina soluzioni di system integration con un approccio consulenziale per proporre soluzioni pragmatiche e funzionali in un’ottica innovativa sviluppando software personalizzati e multipiattaforma.
Eoliann, presentata dal CEO & Co-founder Roberto Carnicelli, aiuta le istituzioni e le imprese a prevedere la probabilità e l’impatto dei rischi climatici, sfruttando il patrimonio di dati satellitari e utilizzando algoritmi proprietari di machine learning all’avanguardia.
Fermai, presentata dal Direttore Generale Renato De Marco, ha sviluppato soluzioni di intelligenza artificiale per ottimizzare la strategia di manutenzione e prevenire malfunzionamenti o guasti improvvisi. L’azienda produce sensori e ha sviluppato una piattaforma SaaS che, gestendoli, permette di monitorare costantemente la produzione.
Intellico, presentata dalla Head of Solutions Sara Uboldi, è una software house italiana specializzata nella progettazione e nello sviluppo di soluzioni software di AI che utilizzano tecniche di Explainable AI per fornire alle aziende previsioni altamente accurate che vengono anche “spiegate” ai decisori, per diversi casi d’uso che comprendono Smart Factory, Smart Energy e Smart Retail.
Wesii, presentata dal Technical Product Owner Antonio Mignano, combina un’esperienza nelle tecnologie di telerilevamento con l’uso di Unmanned Aerial Vehicles (‘UAV’ o ‘Droni’) e l’Intelligenza Artificiale per il riconoscimento automatico delle immagini, portando sul mercato servizi innovativi, affidabili ed efficienti per un’ampia gamma di clienti, dagli Operatori agli Asset Manager e ai Proprietari.
