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Due domande a: Luca Santucci, Mechanical Department Manager, della SINT Technology

Abbiamo fatto una breve chiacchierata con Luca Santucci, Mechanical Department Manager, della SINT Technology a MCM Milano - Mostra Convegno Manutenzione Industriale - il 18 Aprile 2019.
La SINT Technology si occupa di progettazione meccanica e realizzazione di software, oltre ad avere un laboratorio di misure, prove analisi e supporto alla diagnostica, relativi a sollecitazioni, vibrazioni, rumore, emissioni e prestazioni termodinamiche di macchine ed impianti.

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Intervista a Luca Santucci, Mechanical Department Manager, della SINT Technology a MCM il 18 Aprile

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Due domande a: Luca Santucci, Mechanical Department Manager, della SINT Technology Abbiamo fatto una breve chiacchierata con Luca Santucci, Mechanical Department Manager,
della SINT Technology a MCM Milano - Mostra Convegno Manutenzione Industriale - il 18 Aprile
2019.
La SINT Technology si occupa di progettazione meccanica e realizzazione di software, oltre ad
avere un laboratorio di misure, prove analisi e supporto alla diagnostica, relativi a sollecitazioni,
vibrazioni, rumore, emissioni e prestazioni termodinamiche di macchine ed impianti.
Come i big data possono essere d''aiuto nel prevenire un guasto' I big data sono la base su cui dobbiamo investire tutte le risorse se abbiamo l''obiettivo di aiutare la vita della macchina. La sfida che stiamo raccogliendo è correlare i dati cercando di selezionare i dati che ci possono servire,
perché una grande mole di dati sconnessi tra loro non dà nessun tipo di informazione. I dati vanno filtrati, elaborati e integrati per individuare le analisi che ci portano più agevolmente alle
risposte che cerchiamo. Tutto questo viene fatto attraverso le reti neurali o con il Digital Twin di un macchinario. Quali possono essere gli sviluppi nel settore' Gli sviluppi riguarderanno maggiormente la capacità di creare reti neurali sempre più complesse ma
anche calate nella realtà. L''esempio che ho fatto prima '' durante l''evento MCM del 18 Aprile - riguardava le immagini, oggi si
trovano molte soluzioni sull''auto riconoscimento automatico, ma applicando lo stesso concetto in una
realtà industriale non si riesce a trovare delle informazioni. In questo caso la rete neurale o il sistema che vorrà usare le darà delle indicazioni di andamento di
alcune tendenze che, nonostante possano andare bene a breve termine, non garantiscono un valore
aggiunto alla salute della macchina. La sfida è proprio quella: partire da chi conosce il mondo delle misure, da chi ha lavorato per molti anni
nel settore e conosce le diagnostiche, come per esempio il Troubleshooting '' la ricerca guasti della macchina. L''obiettivo è tradurre questi concetti di analisi in un sistema auto alimentato, portando l''esperienza
umana in un ambiente artificiale utilizzandola per interpretare i dati: non si tratta solo di inserire
equazioni, ma di capire il modo migliore per interagire con i dati. Molto spesso non si riescono a trovare delle correlazioni perché chi fa analisi di Big Data non è esperto
nel settore. I dati che vengono dalla turbina o da una macchina utensile necessitano di Software House differenti,
se non si conosce la macchina, se non si ha l''esperienza adatta, diventa complesso fare il salto di
qualità che invece permette l''unione tra l''esperienza umana e la conoscenza del mondo dei dati. Conoscere i Big Data non basta, è necessario che l''ingegneria lavori a supporto di questi big data
istruendo le reti neurali. I nostri pensieri e la nostra esperienza devono essere tradotti nel linguaggio dei dati: è questo il futuro
del settore ed il nostro obiettivo. Per maggiori informazioni consultare www.sintechnology.com Via delle Calandre, 63 - 50041 Calenzano (FI) Tel: +39.055.8826302 Fax: +39.055.8826303


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