Gasparini ha adottato le tecnologie di intelligenza artificiale Humco per preventivazione e manutenzione.
Ad oggi l’intelligenza artificiale risulta essere un ambito scarsamente sviluppato nel contesto aziendale del nostro Paese e quelle aziende che già l’applicano al loro interno di fatto acquistano un “prodotto pronto” sul mercato (cosa che l’I.A. non è). Un approccio che porta scarsi risultati concreti in termini di innovazione, e le sperimentazioni vengono così abbandonate prematuramente.
Eppure, le opportunità di crescita ci sono, come sta sperimentando Gasparini S.p.A., azienda veneziana nel settore della manifattura che produce impianti automatizzati di profilatura per la lavorazione della lamiera, destinati ad aziende sparse nel mondo che operano nei settori della logistica, delle costruzioni, dell’energia e dell’automotive.
Passione e spirito di innovazione sono i driver che dal 1952 segnano il percorso di successo della società all’interno di un settore altamente competitivo. Un’evoluzione costante, volta a intercettare esigenze di mercato presenti e future per anticipare i tempi con soluzioni sempre innovative.
Nel 2019 Gasparini incontra Humco, startup innovativa basata a Mestre che ha fatto del suo nuovo approccio all’A.I. un cavallo di battaglia. Dalla collaborazione sono nati prodotti innovativi che hanno permesso a Gasparini di fare un ulteriore salto di qualità nell’erogazione dei servizi alla clientela.
Il percorso di “rivoluzione competitiva” è iniziato con l’individuazione di un primo processo “critico” sul quale intervenire: la preventivazione. Gasparini elabora all’incirca un migliaio di preventivi all’anno. Lavorando su commessa singola e realizzando impianti altamente personalizzati, frutto di un grande lavoro di engineering, il preventivo è un argomento molto complesso.
Il nuovo sistema di Humco utilizza algoritmi avanzati di clustering e machine learning, producendo una configurazione automatica dell’impianto per specifica commessa, componendolo in tutte le sue parti operative, le voci di costo, disegnandone il layout (output 2D/3D) e predisponendo il flusso di lavoro per la sua produzione in ottica WBS (work breakdown structure).
Tale processo avviene istantaneamente, associando in maniera intelligente tutti i macchinari simili precedentemente realizzati, e tutti i componenti elementari di cui sono costituiti. Questa associazione permette al sistema di ricombinare milioni di soluzioni già adottate in passato dagli ingegneri di Venezia, aggiornarle, assemblarle e predisponendole a una successiva conferma e vidimazione dell’ufficio tecnico.
Grazie all’A.I., il processo completo, pur sempre supervisionato dal preventivista, viene concluso in meno di un’ora con un margine di errore minimo e con un grado di precisione molto elevato, aumentando la produttività e l’efficienza della società, perché si potranno elaborare un numero molto maggiore di preventivi, con un utilizzo più puntuale delle conoscenze sviluppate negli anni.
Il secondo progetto riguarda il servizio di manutenzione dei macchinari. La manutenzione predittiva è una delle applicazioni dell’intelligenza artificiale, avente lo scopo di predire l’affidabilità (reliability) delle apparecchiature in servizio e quindi di prevedere anticipatamente il rischio di failure.
Attualmente Gasparini consiglia ai propri clienti un piano di manutenzione preventiva programmata sulle macchine, al fine di intervenire sugli impianti prima di possibili rotture legate all’usura dei componenti principali. Manutenzioni che possono essere fatte autonomamente o richiedere l’intervento di tecnici specializzati.
Grazie all’analisi di Humco, del complesso sistema delle componenti degli impianti prodotti da Gasparini, sarà possibile pianificare manutenzioni a seconda dell’effettivo stato di usura/rischio degli elementi costitutivi, meccanici, pneumatici ed elettronici. La raccolta dei dati per la valutazione delle condizioni dell’apparecchiatura avviene mediante componenti di sensoristica IoT a bordo macchina.
Tramite tecniche A.I. di apprendimento automatico, viene pianificata la manutenzione secondo le esigenze dettate dall’effettiva usura, riducendo i tempi di inattività, ed evitando fermi macchina.
A oggi il 42% dei fermi macchina a livello mondiale sono imputati ad operazioni di manutenzione programmata (Fonte: Studio del Wall Street Journal ed Emerson, https://partners.wsj.com/emerson/unlocking-performance/how-manufacturers-can-achieve-top-quartile-performance/); con la manutenzione predittiva tali fermi verranno notevolmente ridotti, saranno necessari solo quando andrà sostituito o aggiunto un componente.
Ciò si traduce in una riduzione dei costi di inattività non pianificati a causa di guasti, e un miglioramento delle performance produttive e della ripetitività dei prodotti, aspetto fondamentale in beni strumentali per la produzione su larga scala.
Mirko Modenese, esperto di intelligenza artificiale di Humco.
