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progettare 417 OTTOBRE 2018 45 rico di informazioni che in unione a intelligenza artificiale e modelli matematici permette di affinare il service manutentivo. I vantaggi sono numerosi, dalla aumentata sicurezza ed efficienza degli impianti a notevoli rispar- mi e riduzioni dei costi legati ai fermi macchina. L’incremento di competitività ottenibile può por- tare finanche a potenziali effetti di reshoring produttivo. In tale ottica, fondamentali diventano competen- ze e know how sui prodotti e sulle applicazioni finali: il service diviene così parte fondamentale dell’offerta a valore dei fornitori di tecnologia. Si prospetta dunque la possibilità di sviluppare nuovi modelli di busi- ness, dalla servitizzazione a soluzio- ni di asset renting, e fino a nuove inedite formule da sviluppare in cooperazione con i clienti. A parlarci di come il mondo in- dustriale prepara l’avvento della manutenzione predittiva sono Gae- tano Ciaravella, Mechatronics & IoT Manager di Bonfiglioli, Alessandro Ferioli, product manager Electric automation e Industry 4.0 project leader di Festo Italia, e Mattia Lupis, head of sales and marketing della business unit Customer services DF e PD di Siemens Italia. Pianificazione dinamica mirata La caratteristica principale e distin- tiva della manutenzione predittiva è la capacità di poter pianificare gli interventi in maniera mirata, mediante la misura di parametri specifici e l’impiego di modelli ma- tematici che, come spiega Lupis, consentono di individuare il tempo residuo prima del manifestarsi di un guasto. “La manutenzione pre- dittiva è una sostanziale evoluzione di quella preventiva - continua Cia- ravella di Bonfiglioli - quest’ultima viene fatta secondo ipotesi di cicli prodottivi, e definisce una stima di durata, e relativa manutenzione, basata su norme e applicazioni del cliente, presupponendo che la vita del componente, ad esempio un ri- duttore, rispecchi quei determinati comportamenti”. Si tratta quindi Gaetano Ciaravella , Mechatronics & IoT Manager di Bonfiglioli : “La manutenzione predittiva eleva la manutenzione preventiva a un livello superiore, perché tiene conto in continuo del reale utilizzo del componente, potendone quindi adattare le performance e la vita residua in modo dinamico”. Alessandro Ferioli , product manager electric automation e Industry I PRO TA GO NISTI Mattia Lupis , head of sales and marketing business unit customer services DF e PD di Siemens Italia : “ La manutenzione predittiva non può prescindere da specifiche competenze di prodotto e applicazione. Ne consegue che il servizio sarà sempre più parte fondamentale dell’offerta di valore”. FOTO BONFIGLIOLI