- Associazione
Negli ultimi decenni, l'industria ceramica ha intrapreso un percorso significativo verso la digitalizzazione, adottando tecnologie all'avanguardia per migliorare l'efficienza e la sicurezza dei processi produttivi. Recentemente, anche le soluzioni di intelligenza artificiale hanno fatto la loro comparsa in questi ambienti industriali, e le aziende stanno cominciando a testarne le potenzialità.
Un chiaro esempio di questa trasformazione si trova nella collaborazione tra due realtà modenesi: Gmm Group e Ammagamma. Gmm Group, azienda con oltre 50 anni di esperienza nella distribuzione di componenti e nella fornitura di servizi per l'industria, si è infatti rivolta ad Ammagamma, società di eccellenza nel campo dell'AI, per ottimizzare la manutenzione predittiva dei sistemi di ventilazione nei forni ceramici.
Il processo di manutenzione, offerto da Bbm (consociata del Gruppo), si basa su un'analisi vibrazionale che consente di acquisire dati accurati riguardanti lo stato degli impianti, con l’ausilio di strumenti all'avanguardia. I dati raccolti vengono poi elaborati per creare modelli di comportamento delle macchine, consentendo di identificare con precisione il tempo residuo prima di un guasto e gli specifici fattori che potrebbero compromettere il funzionamento, causando prolungati tempi di inattività. Grazie a questo approccio, Bbm fornisce ai produttori di ceramica diagnosi dettagliate e report che delineano programmi e procedure d'intervento, gerarchizzando le priorità. Attualmente sono circa 2.000 le ventole monitorate mediante un processo di analisi vibrazionale, con controlli eseguiti 2-3 volte l’anno.
Il crescente interesse nel servizio di Condition Monitoring ha spinto Gmm Group a considerare l’utilizzo di strumenti di AI per automatizzare la gestione dei dati, mitigando così la complessità del lavoro manuale. Attraverso l'analisi dello storico dei dati e la definizione di parametri e obiettivi condivisi, Gmm Group ha adottato una soluzione di AI sviluppata da Ammagamma per velocizzare il processo e gestire una maggior quantità di dati.
La Web App è organizzata in due sezioni distinte: una si occupa dell’ingestione dei dati e acquisisce in automatico le serie temporali oggetto di analisi; l’altra, di forecast, processa le serie temporali e predice le rotture che si verificheranno, indicando per ciascun dispositivo il grado di rischio, la tipologia di rottura e le azioni consigliate. Grazie a questo applicativo, oggi Gmm Group vede una riduzione notevole del tempo impiegato nell’analisi dei dati e un aumento dell’efficienza operativa derivante dalle manutenzioni che prima non erano identificate, oltre a beneficiare di una migliore capacità di rilevamento delle anomalie e di una maggiore efficacia nella ricerca del guasto, senza errori manuali.
"Abbiamo iniziato a utilizzare questa nuova applicazione e siamo impazienti di poterla offrire definitivamente ai nostri clienti. Questo progetto ci permette di rimanere competitivi sul mercato, sfruttando le straordinarie competenze del team di Ammagamma, che aiuta le aziende a migliorare le performance con soluzioni altamente innovative", ha dichiarato Luca Milani, Ceo di Gmm Group.
