RICERCA E SVILUPPO
Inventiamo
La Ricerca e Sviluppo sperimentale comprende attività creative e sistematiche finalizzate ad ampliare il patrimonio di conoscenze e a sviluppare nuove applicazioni tecnologiche, scientifiche e industriali.
Predictive maintenance
I modelli di Predictive Maintenance permettono di monitorare lo stato di macchinari, impianti e sistemi industriali per prevedere possibili anomalie o guasti prima che si verifichino.
Attraverso l’analisi dei dati e l’utilizzo di tecnologie avanzate come Intelligenza Artificiale, Internet of Things (IoT) e Big Data, Dyrecta Lab sviluppa sistemi capaci di identificare segnali critici ed ottimizzare gli interventi di manutenzione.
Questo approccio consente di programmare attività preventive in modo più efficiente, riducendo fermi macchina, costi operativi e rischi legati a guasti improvvisi.
La manutenzione predittiva permette inoltre di migliorare affidabilità , continuità operativa e performance degli impianti, supportando processi produttivi più intelligenti, sicuri e sostenibili.
I principali modelli di predictive maintainance
La manutenzione predittiva utilizza dati e tecnologie avanzate per prevedere e prevenire guasti alle apparecchiature,
migliorando l’efficienza operativa e riducendo i costi di manutenzione.
Ecco alcuni dei principali modelli e tecniche utilizzate nella manutenzione predittiva:
Modello di degradazione
Utilizzando dati storici è possibile sviluppare modelli che descrivono come le prestazioni variano nel tempo e prevedere quando l’attrezzatura avrà bisogno di manutenzione.
Guasto imminente
L’elaborazione dei dati provenienti da sensori e dispositivi di monitoraggio suggerisce la possibilità di un guasto imminente e conseguente necessità di manutenzione.
Modello basato su soglie
Soglie predefinite sono utilizzate per identificare quando un’attrezzatura si avvicina a uno stato critico che richiede interventi di manutenzione.