Durst ha dato vita al progetto PREMISE in collaborazione con la Libera Università di Bolzano (unibiz) e TechnoAlpin, protagonista nella produzione di impianti di innevamento. Diretto dal prof. Johann Gamper, vice rettore per la ricerca presso la Facoltà di Scienze e Tecnologie Informatiche dell’ateneo altoatesino, il progetto biennale ha l’obiettivo di effettuare la manutenzione predittiva degli impianti di produzione sfruttando i vantaggi dell’intelligenza artificiale.
“Nell’ambito del progetto PREMISE costruiremo algoritmi in grado di effettuare previsioni sulle esigenze di manutenzione degli impianti di produzione, anche per specifiche sotto-aree”, spiega Johann Gamper. “Attraverso questo progetto possiamo testare le tecnologie che abbiamo analizzato per anni in collaborazione con i nostri partner industriali, elaborando i dati emersi da differenti casi di studio e adattando i risultati a specifiche esigenze. Stiamo così contribuendo al trasferimento di tecnologia, che rappresenta un’importante missione di unibz”.
“Vendiamo i nostri sistemi di stampa digitale in tutto il mondo e per questo li dotiamo di avanzati software di analisi”, afferma Christian Casazza, direttore del servizio clienti del Gruppo Durst. “La combinazione di sensori intelligenti e l’analisi effettuata dai software sui dati rilevati dai singoli componenti delle macchine costituisce la base per la manutenzione predittiva. Questo permette infatti di anticipare il verificarsi di stati di errore, le richieste di assistenza o le necessità di sostituzione di parti di ricambio, garantendo il continuo e regolare svolgimento dell’attività produttiva. Con il progetto PREMISE facciamo ora un ulteriore passo avanti utilizzando modelli di intelligenza artificiale per rendere queste previsioni ancora più efficienti, applicandole anche a interazioni complesse. Si tratta di un vantaggio fondamentale, soprattutto in tempi in cui gli spostamenti internazionali sono limitati”.
Nelle stampanti Durst sono integrati sensori che forniscono informazioni sul funzionamento e sulle condizioni dei singoli componenti. I dati raccolti da questi sensori permettono di prevenire i fermo macchina. Tuttavia il funzionamento e i cicli di manutenzione di ogni singola macchina sono determinati da diversi fattori legati alla produzione e/o carichi di lavoro che ne influenzano la produttività e i tempi operativi. Per questo motivo, sono necessari algoritmi più complessi in grado di effettuare previsioni sulle necessità manutentive anche in sotto-aree fuori standard. Tutto questo contribuirà ad aumentare la disponibilità dei sistemi anche in luoghi di produzione remoti e renderà più efficiente la pianificazione produttiva.
“Il progetto PREMISE è un ulteriore componente della nostra visione di fabbrica intelligente, in cui infrastrutture in rete, sistemi di produzione intelligenti e software innovativi consentono un processo aziendale automatizzato”, afferma Michael Deflorian, Business Unit Manager Software & Solutions del Gruppo Durst. “Con la manutenzione predittiva sviluppata nel progetto e le tecniche di apprendimento automatico utilizzate, in futuro sarà possibile attivare la manutenzione dei sistemi di stampa in modo indipendente per garantire un funzionamento prevedibile e senza problemi”.
Il progetto di ricerca biennale PREMISE (Predictive Maintenance for Industrial Equipments) è finanziato dal Fondo Europeo di Sviluppo Regionale (FESR 2014-2020) e dalla Provincia Autonoma di Bolzano. PREMISE proseguirà fino a luglio 2022 e potrà essere ulteriormente esteso fino a fine anno in base allo stato di avanzamento delle attività.
