2BM Software rivoluziona l’era della manutenzione.
Con il finanziamento dei fondi europei, 2BM Software ha sviluppato una nuova soluzione di manutenzione predittiva basata su SAP che aiuterà a livello globale le aziende a ottimizzare quanto più possibile la manutenzione, apportando benefici sia alle finanze che all’ambiente. La soluzione è attualmente in fase di test presso una multinazionale manifatturiera tedesca.
Le aziende di produzione che utilizzano il pieno potenziale tecnologico dell’Industria 4.0 ottengono un considerevole vantaggio competitivo e aiutano a sostenere gli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile (SDG) dell’ONU. Uno dei modi in cui riescono a fare ciò con successo è ottimizzando la loro manutenzione in corso, il che beneficia sia le finanze dell’azienda sia l’ambiente.
Riescono a fare ciò grazie a un nuovo tipo di software, che unisce e utilizza le possibilità create dall’Internet delle Cose (IoT), l’intelligenza artificiale (IA) e i sistemi di intelligenza ERP come SAP, aprendo il cammino verso la manutenzione predittiva.
Gli investitori in IT si sono concentrati in particolare sulla necessità di nuove soluzione per la manutenzione predittiva, e in Europa, il Fondo per l’Innovazione ha scelto di investire fondi europei in una soluzione sviluppata da 2BM Software che è attualmente in fase di implementazione.
2BM Software è una società sussidiaria indipendente e di proprietà di 2BM, una delle società di consulenza SAP leader della Danimarca e partner SAP platino. 2BM Software ha sviluppato una nuova applicazione, Mobile Predictive Maintenance per la sua suite esistente di soluzioni software (Mobile Work Order suite), progettata per le aziende di manutenzione e servizi che usano SAP PM (ossia il 90% delle principali aziende di produzione del mondo). Tra le altre cose, le applicazioni della suite MOBILE WORK ORDER aiutano il personale/dipendenti addetti alla manutenzione ad avere una panoramica generale e una visione delle attività di manutenzione per l’impianto di produzione attraverso i loro smartphone mentre si spostano tra i macchinari e le linee di produzione.
Con l’aiuto della forza dei computer e IA
“Siamo orgogliosi del riconoscimento e dell’investimento dell’UE (nota editore: Eurostars). Mobile Predictive Maintenance è un naturale ulteriore sviluppo del nostro portafoglio di prodotti, iniziato con la digitalizzazione, affinché il personale della manutenzione non debba più utilizzare la carta. Adesso, stiamo portando la manutenzione ad un livello superiore. Oggi, c’è meno bisogno che i dipendenti addetti alla manutenzione siano fisicamente presenti dove sono le macchine, dato che tutti i dati rilevanti possono essere trasferiti in automatico da dispositivi IoT. Attualmente, la potenza dei computer e l’IA aiutano i dipendenti e l’azienda fornendo loro una panoramica generale della necessità di manutenzione di tutte le macchine essenziali in tempo reale”, dichiara Martin Pock, AD di 2BM Software.
Siamo anche grati di aver scelto IBM come piattaforma di scienza dei dati e machine learning e come parte essenziale della soluzione, in quanto sono stati continuamente riconosciuti come leader MAGIC QUADRANDT da GARTNER (https://www.ibm.com/blogs/journey-to-ai/2021/03/ibm-is-named-a-leader-2021-magic-quadrant-for-data-science-and-machine-learning-platforms/)

Usando i modelli di Machine Learning, è stato possibile prevedere il fermo dei macchinari nelle asciugatrici a vapore presso la Nordic Sugar con un’accuratezza dell’84,4%.
Crescita esplosiva del mercato
La manutenzione predittiva previene fermi costosi della produzione ed aumenta i tempi di funzionamento. Allunga inoltre la vita utile delle apparecchiature di produzione analizzando i dati che l’apparecchiatura genera mediante sensori e misuratori differenti. I dati raccolti creano una base decisionale migliore per decidere quando effettuare la manutenzione dell’apparecchiatura industriale a seconda dello stato dell’apparecchiatura.
Secondo stime della Allied Market Research, una società di ricerche di mercato, il mercato globale della manutenzione predittiva esploderà nei prossimi anni. Secondo tali stime dovrebbe crescere dai 2,8 miliardi di dollari statunitensi del 2018 ai 23 miliardi nel 2026.
Ottimizzazione presso Nordic Sugar
Come parte dello sviluppo di Mobile Predictive Maintenance, il prodotto è attualmente in fase di test presso la multinazionale tedesca Nordic Sugar, che fa parte di Nordzucker.
“Con l’aiuto del Software 2BM, scopriremo come possiamo usare tutti i dati che abbiamo raccolto negli ultimi anni, che costituiranno la base per diventare più agili e smart in termini di manutenzione, per cui invece di cambiare i componenti con scadenza fissa, adesso possiamo cambiarli quando è davvero necessario. Se non facciamo questo passo e non cominciamo a utilizzare il potenziale tecnologico dell’Industria 4.0, ci troveremo di nuovo in un’altra competizione a gareggiare con altri che invece non si sono fatti sfuggire tale occasione”, dichiara Christian Jørgensen Storm, Direttore Regionale Investimenti e Manutenzione presso Nordic Sugar A/S.

Nordic Sugar a Nakskov è il luogo del processo di test del modello Mobile Predictive Maintenance.
Prevenire costosi fermi
Il focus di Nordic Sugar include il tubo di scarico delle asciugatrici a vapore dell’azienda, che sono tra le apparecchiature degli impianti più costose ed essenziali che possono causare un fermo.
Allenando il software a vedere la correlazione nei dati dalla temperatura, le vibrazione, i livelli di nitrito, ecc. nella barbabietola da zucchero e la quantità di terreno sulla barbabietola da zucchero, lo scopo è ottimizzare la manutenzione e la prevenzione dei fermi causati dal tubo di scarico delle asciugatrici a vapore.
“L’obiettivo è ottenere miglioramenti continui nel rendimento del macchinario diventando più bravi nel prevedere quando vi è un rischio di fermo ed evitarlo, e in generale migliorare la OEE del macchinario (efficienza globale delle attrezzature). E, in questo modo, possiamo pianificare uno stop della produzione in un momento in cui vi saranno le minori conseguenze negative possibili sulla nostra produzione”, afferma Anders Jørgensen-Juul, Responsabile Progetti presso Nordic Sugar, Nakskov.
Supporta uno degli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile dell’ONU
La manutenzione predittiva supporta l’Obiettivo di Sviluppo Sostenibile (SDG) 9: costruire un’infrastruttura resiliente e promuovere l’innovazione ed una industrializzazione sostenibile.
“In pratica, l’SDG 9 ambisce a far operare la società in modo più intelligente. Non si tratta solo di strade, linee ferroviarie, porti che ci consentano di fare commercio con il resto del mondo. Si tratta anche di trovare nuovi metodi per lavorare in modo più sostenibile nelle fabbriche e nelle aziende in tutto il mondo, e di usare dunque le risorse in modo più efficiente e più compatibile con l’ambiente”, aggiunge Martin Pock di 2BM Software.
Il settore ha sempre richiesto un’efficienza finanziaria dei processi di manutenzione. Ma la crisi climatica sta obbligando le aziende in tutto il mondo a incorporare la sostenibilità all’interno dei loro processi.
“Vi è una richiesta di mercato e una motivazione storica per le aziende che richiedono un manutenzione migliore e meno costosa. E vi è una nuova comprensione generale in tutto il mondo del fatto che gli SDG dell’ONU, che la manutenzione predittiva supporta, sono importanti per tutti noi”.
DATI
Risultati
Un totale di cinque modelli di machine learning è stato sviluppato per il progetto: uno sviluppato da 2BM Software in collaborazione con IBM e quattro sviluppati da 2BM Software da sola. Ognuno ha utilizzato modelli matematici diversi, e ognuno è stato usato per decidere quale rispondeva meglio alle esigenze di Nordzucker.
Usando i modelli di machine learning, l’azienda è riuscita a prevedere le interruzioni dei macchinari nelle asciugatrici a vapore presso Nordzucker, con una precisione dell’84,4% mediante l’uso del modello di machine learning sviluppato in collaborazione con IBM.
Utilizzando i dati e le informazioni acquisiti recentemente relativi alle interruzioni dei macchinari, il modello e la soluzione sono stati ulteriormente migliorati e “allenati”. Ciò significa che Nordzucker può raggiungere una precisione ancora maggiore quando si tratta di prevedere i fermi.
Il risultato è una soluzione che è stata aggiunta alla suite 2BM Mobile Work Order e che sarà usata per fornire Mobile Predictive Maintenance per la soddisfazione e il beneficio di ancora più clienti che utilizzano la Manutenzione degli impianti di SAP e il Servizio Clienti di SAP.
SUITE 2BM Mobile Work Order
La suite 2BM Mobile Work Order è una soluzione mobile basata su cloud e di facile utilizzo che consiste in un’app per dispositivi mobili, un pannello di controllo, delle liste di controllo digitali e un modulo IoT. È costruita per un’interazione di facile utilizzo per l’utente e su dispositivo mobile con SAP PM/CS ed è perfetta per le aziende coinvolte nella manutenzione e revisione intuitive per la produzione. Usando la suite Mobile Work Order di 2BM, i tecnici di revisione hanno gli strumenti giusti per affrontare qualsiasi sfida, che si tratti di liberarsi di carta e penna o usare IoT e prendere decisioni assistite da dati e IA.
Nordic Sugar
Nordic Sugar fa parte di Nordzucker, un’azienda di zucchero leader mondiale. La produzione si basa su ingredienti naturali, in primo luogo barbabietola da zucchero, coltivata localmente. La barbabietola da zucchero è usata anche per produrre bioetanolo e mangime animale ad alto contenuto energetico. Durante tutta la catena del valore, la massima priorità è data alla sostenibilità. Nordzucker ha 3.800 dipendenti in 21 zuccherifici e raffinerie in Europa e Australia, garantendo servizi e prodotti di massima qualità, e la base per una crescita continua. Nordic Sugar ha un ufficio e quattro fabbriche in Danimarca e da occupazione a 450 persone.
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