La manutenzione Smart di ATS:
tra IoT ed esigenze personalizzate

In questi ultimi anni la parola IoT, ovvero Internet of Things, è stata pronunciata con frequenza sempre maggiore. Cerchiamo di capire a cosa si riferisce questo termine e per quale motivo noi di ATS siamo convinti sia il futuro per moltissimi settori, industriali e non.

Quando si parla di Internet of Things (IoT) ci si riferisce all'interconnessione di dispositivi eterogenei per una raccolta di dati da cui estrarre le informazioni utili ai processi decisionali aziendali.

I dispositivi sono basati su diverse tecnologie Hw e Sw che riescono a raccogliere, elaborare e scambiare dati in Real-Time. Questa funzione applicata al mondo industriale, come si può intuire, diventa un grosso vantaggio interno per l'utilizzatore di questo tipo di tecnologia, in quanto migliora il monitoraggio, il controllo e l'automazione delle macchine migliorandone il funzionamento.

Una delle maggiori esigenze per le industrie è infatti quella di avere dei macchinari sempre in funzione e sfruttabili al 100% delle loro potenzialità. Le aziende per cui hanno tutto l'interesse a passare da una manutenzione tradizionale a una manutenzione smart di tipo predittivo.

Manutenzione Predittiva

Con questo termine ci si riferisce alla comprensione dello stato di funzionamento e di “salute” di una macchina o impianto per poi decidere quando è necessario un intervento manutentivo, superando il concetto di raccolta dati di tipo statistico.

In ultima analisi, sono tre i vantaggi maggiori della manutenzione predittiva IoT per le aziende, piccole o grandi che siano:

  • diminuzione dei costi di manutenzione, visto che si interviene dove e quando si necessita;
  • i fermi macchina si riducono al minimo, proprio perché sarà l’elaborazione dei dati che comunicherà quando è opportuno avviare la manutenzione;
  • ottimizzazione del risparmio energetico.

ATS utilizza uno specifico Data Gateway chiamato Webbox collegato ad un Cloud Andromeda, per la gestione di tutti quei dati importanti ai fini decisionali, migliorando così l’organizzazione interna della produzione.

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