Soluzioni IoT e AI per l'Asset Management: L'approccio DIGIPLUS alla Manutenzione Predittiva

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Parole chiave

Il Contesto: La sfida dell'Asset Management 5.0
DIGIe: L'IoT per la trasformazione del dato energetico e produttivo (DIGIPLUS)
AnyMa: Il CMMS come colonna portante della Manutenzione
La sinergia: Integrazione e Analisi dei Dati con l'AI per la Manutenzione Predittiva
Conclusioni

La Sfida 5.0: Ottimizzazione, Sostenibilità e Gestione del Rischio

Manutenzione correttiva
Intervento eseguito solo dopo il guasto. Fermi impianto imprevisti e costi elevati.

Manutenzione preventiva/programmata
Basata su scadenze temporali o cicli di utilizzo. Riduce il rischio di guasti, non vede lo stato reale dell'asset.

Manutenzione su condizione (CbM)
Interventi attivati da parametri significativi (Soglie) (es. vibrazioni, temperature, consumi energetici). Più efficiente.

Manutenzione predittiva (PdM)
Utilizza dati storici, sensori IoT e modelli di analisi per prevedere i guasti. Interventi solo quando necessario.

L'evoluzione verso la manutenzione predittiva

La manutenzione predittiva introduce nuove opportunità, ma anche nuove complessità operative:
- Aumento della quantità di dati Sensori, misure energetiche e parametri di processo generano grandi volumi di dati eterogenei.
- Trasformare il dato in informazione utile Il dato grezzo, non è sufficiente: deve essere contestualizzato, analizzato e correlato allo stato dell'asset.
- Integrazione tra sistemi IT e OT Bisogna collegare monitoraggio IoT, piattaforme di analisi e sistemi di manutenzione (CMMS).
- Supporto alle decisioni L'obiettivo non è solo "vedere" il dato, ma abilitare decisioni tempestive,
sostenibili e basate su evidenze.

L'Approccio DIGIPLUS : L'Ecosistema DIGISENSE - Trasformare Dati in Decisioni

Chi siamoDIGIPLUS è una Startup Innovativa ICT specializzata in soluzioni IIoT (Industrial Internet of Things), AI e Analytics per l'industria.

Missione
Sfruttare i dati (Energy, Production, Quality) per favorire: Competitività, Sostenibilità e Innovazione

Soluzioni
1.DIGIe: Monitoraggio energetico in tempo reale e KPI.
2. DIGI4.0: Produzione Intelligente, OEE e Manutenzione Predittiva.
3. DIGIHEALTH: Qualità ambientale e comfort indoor.

DIGIe: IIoT per l'Efficienza Energetica e i Dati di Asset

Soluzione per il Monitoraggio, l'Analisi e l'Ottimizzazione dei consumi energetici in tempo reale in ambito industriale.
Trasformare il consumo energetico da grandezza fisica generica a Dato Digitale Continuo, Tracciabile e Contestualizzato per singolo asset produttivo (misura granulare per macchina).

DIGIe fornisce una misura oggettiva delle performance dell'asset.
Qualsiasi deviazione dai parametri energetici standard (es. un picco di corrente o un aumento del consumo a vuoto) è il primo sintomo di un problema meccanico o elettrico nascente.

La Catena del Dato: Sensore, Edge, Cloud PowerSense

Come l'architettura IIoT di DIGIPLUS assicura dati affidabili e in tempo reale
1. Physical Layer - Sensori non invasivi
2. Network Edge Layer - Gateway e protocolli standard
3. Data Layer -DB di Serie Temporali ad alte prestazioni
4. Application Layer - Dashboard, KPI, AI

- Acquisizione (Sensori & IIoT): Dispositivi e Power Meter rilevano i KPI energetici e di asset (la sorgente del dato grezzo).
- Edge Computing (Intelligenza Locale): Dispositivo che raccoglie, normalizza e pre-elabora i dati.
- Cloud PowerSense (Analisi Centralizzata): Piattaforma cloud che gestisce lo storage, l'analisi storica, calcola i KPI e ospita la Logica Predittiva.
- Interfaccia (API): Il dato pulito e analizzato viene reso disponibile per l'integrazione con il CMMS anyMa e altri sistemi aziendali (ERP/MES).

Piattaforma PowerSense
PowerSense è la piattaforma DIGIPLUS che trasforma i dati energetici e di campo in informazione strutturata per la gestione degli asset.

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Fonte: AI ed Efficienza Industriale Webinar SAVE MCMA dicembre 2025

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Settori: Efficienza energetica edifici, Efficienza energetica immobili terziario e commerciale, Efficienza energetica industriale, Efficienza Industria, Industria 4.0 e 5.0, Intelligenza artificiale, Manutenzione 4.0

Parole chiave: AI Intelligenza artificiale per Efficienza energetica, AI intelligenza artificiale per la manutenzione industriale, Analisi dati, Asset Management, Dati energetici, Efficienza Industriale, Internet of things, Manutenzione Predittiva, Software Manutenzione

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