Ottimizzazione della manutenzione nel settore HVACR con IoT e AI
La manutenzione di banchi e celle frigo rappresenta una sfida per molte aziende del settore HVACR. Le strategie tradizionali, basate su interventi reattivi o su programmi di manutenzione fissi, spesso portano a inefficienze, costi elevati e guasti non previsti. Per affrontare queste problematiche, un’azienda specializzata in telemonitoraggio e soluzioni cloud, si è affidata a Pink Peak per sviluppare un sistema innovativo di manutenzione predittiva.
Obiettivi del progetto
Per superare i limiti delle soluzioni tradizionali, il progetto si è concentrato sulle seguenti criticità:
Individuazione tardiva dei guasti: i problemi emergono solo quando si verificano malfunzionamenti gravi, causando interruzioni della catena del freddo, perdite di prodotto e, quindi, perdite economiche.
Costi elevati di intervento: la manutenzione a chiamata implica costi aggiuntivi per emergenze e sostituzioni improvvise di componenti.
Difficoltà di pianificazione: la mancanza di dati precisi impedisce una gestione efficiente degli interventi.
Inefficienza degli interventi tecnici: senza informazioni preventive, i tecnici spesso operano alla cieca, con conseguenti ritardi e costi maggiori.
L’obiettivo era quindi sviluppare un sistema in grado di:
Monitorare in tempo reale lo stato di salute delle apparecchiature frigorifere.
Individuare tempestivamente potenziali guasti e suggerire azioni correttive.
Ottimizzare la pianificazione degli interventi di manutenzione.
Fornire ai tecnici informazioni dettagliate sulle cause dei guasti e sui ricambi necessari.
Integrare la gestione della manutenzione con il monitoraggio dell’inventario.
La soluzione sviluppata da Pink Peak
Pink Peak ha collaborato con la società di telemonitoraggio per creare una soluzione innovativa, combinando dispositivi IoT con una piattaforma cloud avanzata.
Il sistema include un dispositivo IoT installato su banchi e celle frigo, che raccoglie in tempo reale dati di temperatura e parametri operativi. Grazie a un algoritmo di intelligenza artificiale, il dispositivo è in grado di rilevare anomalie e fornire indicazioni di manutenzione predittiva, identificando:
Perdite di gas refrigerante
Problemi alle ventole
Anomalie nel compressore
Necessità di pulizia del condensatore
I dati raccolti vengono trasmessi a una piattaforma cloud, che consente ai clienti di:
Ottimizzare le visite di assistenza: riducendo chiamate inutili e interventi non necessari.
Tracciare e gestire gli interventi: registrando le operazioni eseguite e pianificate, con assegnazione di task e priorità.
Migliorare l’efficienza degli interventi: fornendo ai tecnici informazioni dettagliate sulla natura del guasto e sui pezzi di ricambio necessari.
Integrare il sistema con il gestionale dell’inventario: ottimizzando la gestione dei ricambi e delle risorse disponibili.
Processo di sviluppo
Lo sviluppo del sistema ha seguito un processo con diverse fasi:
Analisi dei dati storici: studio dei pattern di guasto più comuni per costruire un modello predittivo efficace.
Sviluppo dell’algoritmo AI: progettazione e test in laboratorio per garantire un’elevata accuratezza.
Implementazione della piattaforma cloud: sviluppo di un’interfaccia intuitiva e scalabile.
Test sul campo: verifica dell’efficacia del sistema in installazioni reali, con adattamenti per migliorare le prestazioni.
Risultati e impatto
L’implementazione del sistema ha portato a benefici tangibili per i clienti finali:
Riduzione dei costi di manutenzione: prevenendo guasti critici e ottimizzando gli interventi.
Maggiore efficienza energetica: un sistema di refrigerazione ben mantenuto consuma meno energia.
Affidabilità migliorata: minori interruzioni della catena del freddo grazie alla manutenzione predittiva.
Pianificazione ottimizzata: grazie alla visione completa dello stato delle apparecchiature.
Maggiore soddisfazione del cliente: un’assistenza più rapida ed efficace migliora il servizio offerto.
Conclusione
Grazie alla combinazione di IoT e intelligenza artificiale, Pink Peak e la società di telemonitoraggio hanno sviluppato una soluzione innovativa per la manutenzione predittiva di banchi e celle frigo. Questo sistema non solo rileva potenziali guasti in tempo reale, ma fornisce anche indicazioni su come prevenirli, ottimizzando la gestione della manutenzione e riducendo sprechi ed inefficienze. L’approccio basato su dati reali e machine learning garantisce un miglioramento continuo, rendendo la soluzione scalabile e applicabile a diversi settori industriali.
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