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Smart Asset Management e Intelligenza Artificiale
Smart Asset Management e Intelligenza Artificiale: una combinazione vincente
Piana Jacopo - Quick Algorithm Analytics
Sommario
In un'era in cui le aziende stanno diventando sempre più competitive nell'analisi del dato, la gestione Data-Driven degli asset aziendali è uno degli ambiti che può migliorare maggiormente sia l'efficienza produttiva che la sostenibilità energetica.
I benefici di un approccio Data-Driven
La maggior parte delle aziende ha difficoltà nell'analizzare in modo congiunto dati che arrivano da macchine, database diversi e soprattutto non riescono ad incrociare l'informazione che arriva dalle attività umane di manutenzione con i dati provenienti dalla sensoristica.
Quick Algorithm ha sviluppato la piattaforma Scops che permette di semplificare e potenziare, con l'uso di Intelligenza Artificiale, l'analisi dei dati provenienti sia dalla sensoristica che dalle attività umane. Grazie all'analisi automatizzata dei dati, e senza dipartimenti di Data-Science interni, ora anche le aziende di medie dimensioni possono ambire ad un importante riduzione dei fermi impianto e dei costi energetici.
Per ottenere questi benefici:
1. Buona raccolta dati;
2 Convergenza e Accessibilità;
3. Analisi facile e assistita con I.A.
Quick Algorithm ha sviluppato la piattaforma Scops che permette di semplificare e potenziare, con l'uso di Intelligenza Artificiale, l'analisi dei dati provenienti sia dalla sensoristica che dalle attività umane. Grazie all'analisi automatizzata dei dati, e senza dipartimenti di Data-Science interni, ora anche le aziende di medie dimensioni possono ambire ad un importante riduzione dei fermi impianto e dei costi energetici.
Per ottenere questi benefici:
1. Buona raccolta dati;
2 Convergenza e Accessibilità;
3. Analisi facile e assistita con I.A.
Video
Difficoltà da risolvere
Raccolta Dati
Registrazioni da Sensoristica
- Qualità del dato;
- Errori di misurazione.
Attività Umane
- Utilizzo estensivo di carta e fogli di calcolo;
- Scarsa tracciabilità delle attività.
Convergenza del dato
Problemi di accessibilità
- Dati presenti ma non accessibili;
- Necessità di lavoro di preparazione e pulizia;
- Confronto tra software diversi.
Sensoristica & Attività Umane
- Dati presenti ma non accessibili;
- Necessità di lavoro di preparazione e pulizia;
- Confronto tra software di analisi impossibile.
I.A. non Banale
Investimento iniziale
- Scarsità di competenze di Data-Science;
- Complessità dell'infrastruttura di supporto.
Costi di manutenzione
- Aggiornamento continuo degli algoritmi;
- Manutenzione dell'infrastruttura.
Conclusioni
L'utilizzo di software di Smart Asset Management può portare a risparmi energetici e di costi di produzione notevoli.
Raccolta, preparazione e accentramento e analisi del dato sono gli ostacoli che impediscono di ottenere questi risparmi.
L'uso dell'Intelligenza Artificiale permette di ottimizzare il monitoraggio delle performance e rendere più tempestivi gli interventi,
La maggior parte delle aziende possono già beneficiare ora di questi vantaggi, semplicemente non conoscono le soluzioni tecnologiche innovative che semplificano la transizione verso lo Smart Asset Monitoring.
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Fonte: MCMA Pharma & Chemical Web Edition febbraio 2022 Pharma & Chemical: PNRR, transizione digitale ed efficienza trainano la ripresa - Pharma & Chemical 4.0 / Asset Management, progettazione-esercizio-manutenzione nella transizione industriale
Settori: Finanziamenti per l'Industria
Mercati: Chimica, Petrolchimica, Plastica, Farmaceutico, Finanziamenti e Assicurazioni, Manutenzione industriale
Parole chiave: PNRR
