Tre Tecnologie che stanno guidando il cambiamento nell'Enterprise Asset Management

Tre Tecnologie che stanno guidando il cambiamento nell'Enterprise Asset Management

14 Luglio 2017
<<Manufacturing>> Le imprese di ogni settore si trovano attualmente in una fase di trasformazione digitale imponente, creando opportunità per sfruttare le tecnologie emergenti e consentire approcci innovativi alle pratiche di business. Ma queste non sono solo tecnologie “flash-in-the-pan”: sono cambiamenti a lungo termine nel modo in cui utilizziamo la tecnologia, che richiedono un approccio strategico se vogliamo fornire vantaggi alla linea di fondo. Patrick Zirnhelt, vicepresidente della Enterprise Service & Asset Management, IFS North America, raccoglie tre delle migliori tecnologie che stanno creando una rottura col passato nel panorama aziendale di asset management: Internet of Things (IoT), il machine learning e la prossima generazione della mobilità.

1. L’Internet of Everything
Le imprese stanno raccogliendo i vantaggi dell’IoT - entro il 2020, il numero di dispositivi collegati a livello mondiale sarà superiore a 50 miliardi. L’IoT sta permettendo alle organizzazioni di raccogliere ulteriori informazioni, rispondere rapidamente ai cambiamenti e agire sulla nuova business intelligence. Ma quando ci trasferiamo in un mondo in cui tutto è connesso, sarà necessario mettere in atto una nuova "infrastruttura intelligente", con strumenti di pianificazione e asset management in grado di affrontare la scala e il ciclo di vita delle risorse disperse, ma collegate.

L'EAM (Enterprise Asset management) collegato – annullamento proattivo degli incidenti
Questo è dove la moderna gestione degli asset aziendali dimostra il suo valore. Ad esempio, le telecamere remote abilitate a IP stanno cominciando a entrare nelle cabine dei veicoli per la grande movimentazione di terra utilizzati per l'estrazione mineraria. Queste telecamere possono essere collegate a un software centralizzato che utilizza il riconoscimento del viso per monitorare i segni di stanchezza e innesca un allarme acustico per avvisare il conducente o generare una risposta da HR per attirare l’attenzione dell’operatore.

Mentre questo ridurrà al minimo il rischio di incidenti gravi, ovviamente avrà effetti collaterali sulle operazioni con un aumento dei tempi di inattività mentre una macchina staziona senza equipaggio. Tuttavia, con l'EAM giusto, uno strumento dinamico di pianificazione può adattarsi automaticamente e pianificare rapidamente un dipendente alternativo adeguatamente qualificato e disponibile. Questo è il tipo di scenario che giocherà su tutta l'azienda. Con più dati in tempo reale che facilitano le decisioni operative, sarà compito dell'EAM produrre azioni aziendali per ridurre al minimo le interruzioni delle operazioni.

La nuova formula: CBM + IoT
L’IoT sta portando questo approccio un passo avanti con la manutenzione condizionale (CBM, condition-based maintenance), consentendo alla soluzione EAM di automatizzare risposte intelligenti a possibili guasti. CBM controlla la salute degli asset per determinare se è necessaria una riparazione e crea una storia di manutenzione per l'analisi in corso. Sensori negli asset monitorano per indicatori specifici che segnalano un deterioramento dell'attività o una diminuzione delle prestazioni.

Questi dati possono essere acquisiti, condivisi e analizzati prima di essere alimentati direttamente nell'EAM per ottenere una visione d'insieme sullo statoa degli aziendala e pianificare automaticamente ordini di lavoro in tempo reale. Oltre a questo, consente alle organizzazioni di creare set di dati aggregati sulle prestazioni e le operazioni che possono essere analizzate per informare la riparazione o la sostituzione e altre decisioni relative al ciclo di vita dei beni.

2. Machine Learning e Analisi Predittive
L’IoT si sta espandendo rapidamente, ma la questione importante che i decision maker devono chiedere è "quale intelligenza operativa sta producendo?". Se l’IoT è la raccolta, lo scambio e l'archiviazione di informazioni, allora sono le capacità di analisi delle soluzioni aziendali che forniranno le risposte a quella domanda. Il software EAM di oggi non deve solo accettare i dati in entrata da dispositivi collegati, ma deve mettere i manager in controllo di queste informazioni, consentire loro di esercitare le azioni intraprese come conseguenza nel software IFS e configurare i flussi di lavoro.

La crescita del Machine Learning
La manutenzione basata sullo stato è stata progettata per combattere le interruzioni causate dai guasti di intere linee di produzione, fornendo indicatori di manutenzione in tempo reale, permettendo risposte rapide a problemi che si verificano proprio in questo momento. Ma il machine learning sta portando la manutenzione basata sulla condizione un passo avanti, per chiedere “possiamo prevedere in anticipo che manutenzione sarà necessaria?”

A differenza di CBM, il machine learning non si basa sugli algoritmi pre-programmati ma consente alla 'macchina' di imparare da grandi set di dati aggregati per identificare nuove tendenze e intuizioni. Poiché i sistemi di apprendimento automatico utilizzano i dati raccolti da sensori attivati dall’IoT, possono perfezionare i modelli per fare previsioni analitiche sulle prestazioni e sull'efficienza degli asset.

Machine Learning in azione
Ad esempio, un motore in funzione che crea le proprie vibrazioni può monitorare e riavviare questi dati in tempo reale. Se le vibrazioni improvvisamente escono al di fuori di una soglia impostata, potrebbe essere previsto un tecnico per effettuare la manutenzione. Ma cosa succede se il picco è stato causato da un camion che si avvicina troppo alla macchina piuttosto che a un guasto dell'attività?

Con l'apprendimento della macchina, il software di analisi saprà ignorare tali picchi e inviare un ingegnere per la manutenzione solo quando riceve segnali di degrado degli asset che si adattano ai dati. L’EAM pianifica automaticamente un ordine di lavoro per un ingegnere disponibile con il giusto set di abilità per eseguire i lavori di manutenzione, nonché identificare gli strumenti e le parti giuste per il lavoro. Questi avvisi avanzati consentiranno alle organizzazioni di sfruttare in modo efficiente le catene di fornitura globali, di semplificare l'allocazione delle risorse per operazioni di manutenzione e di ridurre i livelli locali di riserve per pezzi di ricambio.

3. Il futuro della Mobilità
Le imprese hanno beneficiato della tecnologia mobile già da tempo, con una migliore comunicazione, accesso sul campo alle varie funzionalità e documenti di calcolo, registrazione precisa dei dati e altro ancora. Ma ci sono un paio di tecnologie che cominciano ad entrare nell'impresa e che hanno un impatto significativo.

Può la realtà aumentata risolvere la carenza di risorse?
Un problema comune che affrontano le organizzazioni con tanti asset è disporre delle persone le corrette abilità e conoscenze nel posto giusto al momento giusto - anche con gli strumenti di pianificazione corretti, i lavoratori non possono essere in due posti contemporaneamente. Le aziende stanno lavorando per portare avanti un esperto remoto per assistere a una manutenzione complessa, “aumentando” le competenze dei lavoratori con un coaching virtuale. Con queste soluzioni, non solo il tecnico esperto può vedere il problema a portata di mano, ma con la realtà aumentata, può guidare un tecnico anche attraverso i più complessi compiti utilizzando gesti e strumenti visualizzabili.

Questo è il solo tipo di tecnologia che potrebbe essere estesa per fornire ai meccanici e ai tecnici una "vista virtuale” di componenti nascosti alla vista dietro altri sistemi o strutture, o pin-point di dove risiede esattamente un difetto aumentando la realtà con piani di riferimento e disegni. Il vantaggio fondamentale della tecnologia AR è che ridurrà il tempo necessario per completare le mansioni di manutenzione complesse in ambienti difficili.

Controllo vocale interattivo
Il ruolo di un ingegnere di manutenzione è molto pratico, e non è raro che lavorino in spazi piccoli o in ambienti difficili. È per questo che l'elenco dei potenziali benefici di sistemi vocali interattivi nelle applicazioni per dispositivi mobili dovrebbe essere noti ai progettisti strategici. La produttività, la precisione e l'efficienza sarebbero tutti aumentati poiché gli ingegneri non avrebbero più bisogno di sacrificare il tempo per immettere dati alla fine di uno spostamento o addirittura manualmente interagire con l’EAM su un dispositivo mobile. In alcuni casi, il computing a comando vocale per il lavoro a mani libere potrebbe significare che le tecnologie potrebbero interagire con il software EAM in situazioni in cui si necessitano di entrambe le mani, aumentando sia la produttività che la sicurezza.

Questa tecnologia ha il potenziale per trasformare il modo in cui gli ingegneri lavorano, con un ingegnere che chiede al suo dispositivo mobile di segnalare lo stato di un asset abilitato dall’IoT, richiedendo dati di parti o accedendo a documentazione di istruzioni o di risorse.

Prepararsi per il cambiamento
Il software EAM sta ora approfittando di tecnologie perturbative come l'IoT, la realtà aumentata e il computing hands-free. Ma resta fondamentale il fatto che i dirigenti devono gestire i beni in modo sicuro e affidabile, garantendo la loro disponibilità, il loro funzionamento sicuro e la capacità produttiva. Queste interfacce per il software EAM devono rendere i dati degli asset utilizzabili per il supporto decisionale e essere configurabili e agili per adattarsi alle mutevoli esigenze aziendali.

Articolo tradotto da:
Manufacturing

 

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