Soluzioni software moderne che riducono i costi di manutenzione e di revisione .

2BM software sviluppa soluzioni di manutenzione predittiva basate su SAP, che usano IA di IBM per aiutare le aziende a ottimizzare la manutenzione a beneficio del reclutamento del personale, dei budget e del clima. L’intelligenza artificiale adesso aiuta anche ad ottimizzare i punti cruciali della metro di Copenaghen.

L’apprendimento automatico (machine learning) e altre aree di intelligenza artificiale (IA) stanno avendo sempre più ripercussioni su sempre più vite e ambiti delle nostre vite, così come sulla società nel suo complesso.

Possiamo usare l’IA per scopi di mero intrattenimento, come creare nuove immagini divertenti della Gioconda, semplicemente parlando a un computer. Ma possiamo anche usare l’IA per prevedere quando determinati punti della metro potrebbero guastarsi o quando dovrebbero essere sostituiti prima di guastarsi, per evitare costose interruzioni. Ciò significa che l’IA beneficia enormemente un sacco di persone.

“Sicuramente è un’ottima cosa se la metro di Copenaghen riesce a funzionare senza interruzioni quando 40.000 persone hanno bisogno di tornare a casa non da uno, ma da quattro concerti di Ed Sheeran”, afferma Martin Pock. È l’AD di 2BM Software, che fornisce soluzioni software mobili basate su cloud per ridurre manutenzione e costi alle aziende.

Crescita esplosiva

L’azienda sta sperimentando una crescita esplosiva con un nuovo tipo di software che utilizza il potenziale di combinare l’Internet delle cose (IoT), l’intelligenza artificiale di IBM e l’intelligenza di sistemi ERP come SAP.

2BM Software fornisce ai propri clienti una soluzione chiamata “Mobile Predictive Maintenance”, un “livello di intelligenza extra”, basato su dati per la manutenzione delle macchine, degli edifici e delle infrastrutture, un’area che negli ultimi anni sta sperimentando una crescita esplosiva. Secondo stime della Allied Market Research, una società di ricerche di mercato, il mercato globale della manutenzione predittiva dovrebbe crescere dai 2,8 miliardi di dollari statunitensi del 2018 ai 23 miliardi nel 2026.

“La manutenzione predittiva può prevenire costosi fermi della produzione e allungare la vita utile delle apparecchiature di produzione analizzando i dati che l’apparecchiatura genera mediante sensori e misuratori differenti. Crea una base decisionale migliore fondata sullo stato dell’apparecchiatura, per decidere quando effettuare la manutenzione dell’apparecchiatura industriale, del macchinario di produzione o dei punti della metro. Tutto ciò è di fondamentale importanza per i cittadini e la società”, afferma Martin Pock.

Alto livello di tempo di funzionamento tra una revisione e l’altra

La scelta di Pock della sostituzione dei punti in una metro, come esempio di situazione in cui l’intelligenza artificiale e la forza dei computer può fare la differenza all’interno delle operazioni e della manutenzione di un’azienda, è piuttosto intenzionale. Uno degli ultimi business case di 2BM Software è l’azienda Metro Service, che gestisce il funzionamento e la manutenzione della metro di Copenaghen. 2BM Software ha già sviluppato una soluzione per Nordic Sugard, in cui l’aspetto principale sui cui ci siamo concentrati è stata la manutenzione delle apparecchiature più costose e importanti di tale produttore di zucchero, che poteva causare fermi. Adesso, ci stiamo occupando del monitoraggio e dell’analisi di molteplici punti che facilitano uno scorrimento agevole del traffico nella metropolitana di Copenaghen.

“La metro funziona già con un alto livello di tempo di funzionamento tra una revisione e l’altra, difatti si tratta di uno dei migliori al mondo. Allenando il software a rilevare i collegamenti tra i dati provenienti da più sensori, lo scopo è quello di ottimizzare la manutenzione e prevenire costose e fastidiose interruzioni nei punti, riuscendo a prevedere e rispondere alle interruzioni stimate 10-20 giorni prima che si verifichino”.

Niente più manutenzione eccessiva

Grazie al potere dell’intelligenza artificiale, le aziende possono dimenticarsi dei piani di manutenzione, che in alcuni casi sono giornalieri, basati su manutenzione predittiva e che possono risultare costosi e dannosi per l’ambiente.

“L’IA può evitare che tu debba sostituire qualcosa che non è da sostituire ma che sarebbe sostituita solo perché previsto dal piano di manutenzione. Come quando porti la macchina a fare la revisione perché la data è indicata nel libretto, ma in realtà la macchina funziona benissimo. In termini di mano d’opera e acquisto dei componenti, quel tipo di strategia di manutenzione è costosa, sia da un punto di vista finanziario che ambientale. Molte aziende ritengono di avere troppa manutenzione che potrebbe essere evitata con IA, perché permette loro di vedere in anticipo che il componente può in realtà continuare a essere funzionante più a lungo e che la sostituzione non è necessaria. Si tratta di un cambio radicale nella manutenzione di molte fabbriche, macchinari e infrastrutture, e a lungo termine, e può essere implementato in qualsiasi ambito di utilizzo ad ampia scala della manutenzione preventiva”.

La sfida del reclutamento di personale

La capacità di ottimizzazione del software per la manutenzione basato su IA diventerà dunque un elemento importante del lavoro delle aziende per ridurre il più possibile le proprie emissioni di CO2. Altresì, IA contribuirà a rendere più sicuri per i dipendenti i macchinari e le apparecchiature, prevedendo i fermi prima che si verifichino.

Ma la manutenzione predittiva ha tantissimi altri vantaggi sia per le aziende sia per la società tutta, in un momento in cui il reclutamento del personale è un problema trasversale a parecchi settori.

“Anche se viviamo in un periodo in cui siamo più longevi e dovremmo lavorare più a lungo, sta diventando sempre più difficile convincere le persone a fare lavori duri.” Sono pochi i giovani che oggigiorno si presentano per un lavoro come tecnico di manutenzione. Le aziende fanno difficoltà a trovare sostituti della generazione nata dopo la Seconda Guerra Mondiale, pertanto scommettono molto sull’automazione e sulle possibilità offerte dall’uso di IA per limitare il numero di attività che necessitano di occhi e mani umane.”

Pensa in grande, ma inizia in piccolo

Secondo Martin Pock, uno dei segni che il mercato della manutenzione non è ancora maturo è che le nuove soluzioni sono spesso indirizzate nello specifico ai problemi di una determinata azienda in un’ambito relativamente limitato.

“In modo vantaggioso puoi iniziare in piccolo, ma pensare in grande. Meglio attuare un progetto piccolo e veloce per un determinato scopo piuttosto che un business case grande e rischioso con un ampio lancio di nuove tecnologie e metodi, di cui le aziende non hanno alcuna esperienza. Spesso i dati già presenti a livello aziendale non sono mai stati usati prima. Implementare la manutenzione predittiva è leggermente più incerto che comprare un robot rasaerba! Pertanto, molte aziende grosse e complesse preferiscono attuare una piccola prova su un macchinario specifico, che poi noi sviluppiamo in collaborazione con il loro dipartimento di manutenzione innovativa e con IT. È meglio introdurre la manutenzione predittiva in quel modo, con l’azienda, gli utenti e i dipendenti dell’IT che lavorano insieme affinché tutti possano vedere l’utilità e il valore di una soluzione che funziona e che realmente può prevedere i fermi prima che si verifichino”.

ERP da DAP e IA da IBM

2BM Software collabora regolarmente con IBM, che fornisce l’ultimissima tecnologia IA per le soluzioni. Il risultato è una combinazione unica di ERP da SAP e IA da uno dei principali fornitori al mondo.

“Per i clienti è rassicurante sapere che la nostra IA deriva da IBM e che, allo stesso tempo, essendo da più di 20 anni esperti di SAP, conosciamo alla perfezione i clienti dei sistemi ERP. Dopo tutto, qui è anche dove saranno gestiti i costi di manutenzione”.

Una suite di soluzioni

2BM Software è una società sussidiaria di 2BM, una delle società di consulenza SAP leader della Danimarca. 2BM è un partner platino SAP, il livello partner più alto.

Mobile Predictive Maintenance fa parte della suite esistente di soluzioni software di 2BM Software. Mobile Warehouse e Mobile Work Order aiutano gli addetti alla manutenzione ad avere una panoramica generale e una visione delle attività di manutenzione per i macchinari e le apparecchiature indipendentemente dal dispositivo mobile che utilizzano mentre si muovono in mezzo ai macchinari e alle apparecchiature. Mobile Work Order è progettata per quelle aziende che usano SAP PM (manutenzione impianto), ossia il 90% delle aziende manifatturiere più grandi al mondo.

Articolo dal Berlingske, 31 agosto 2022

Martin Pock

Martin Pock

CEO, 2BM Software