Gasparini, azienda veneziana attiva nella produzione di impianti automatizzati di profilatura per la lavorazione della lamiera, ha migliorato e reso più efficienti i suoi processi produttivo con il supporto di Humco, start-up di Mestre specializzata in soluzioni basate sull’intelligenza artificiale.
Humco ha realizzato per Gasparini due progetti, il primo dei quali relativo alla preventivazione. Gasparini elabora un migliaio di preventivi all’anno e ha adottato il sistema di Humco, che utilizza algoritmi avanzati di clustering e machine learning producendo una configurazione automatica dell’impianto per specifica commessa, componendolo in tutte le sue parti operative, le voci di costo, disegnandone il lay-out (output 2D/3D) e predisponendo il flusso di lavoro per la sua produzione in ottica wbs (work breakdown structure). Tale processo avviene istantaneamente, associando in maniera intelligente tutti i macchinari simili precedentemente realizzati, e tutti i componenti elementari di cui sono costituiti. Questa associazione permette al sistema di ricombinare milioni di soluzioni già adottate in passato dagli ingegneri di Venezia, aggiornarle, assemblarle e predisponendole a una successiva conferma e vidimazione dell’ufficio tecnico. Grazie all’IA, il processo completo, pur sempre supervisionato dal preventivista,viene concluso in meno di un’ora con un margine di errore minimo e con un grado di precisione molto elevato, aumentando la produttività e l’efficienza della Società, perché si potranno elaborare un numero molto maggiore di preventivi, con un utilizzo più puntuale delle conoscenze sviluppate negli anni.
Il secondo progetto è relativo al servizio di manutenzione dei macchinari. La manutenzione predittiva è una delle applicazioni dell’intelligenza artificiale, avente lo scopo di predire l’affidabilità (reliability) delle apparecchiature in servizio e quindi di prevedere anticipatamente il rischio di failure. Attualmente Gasparini consiglia ai propri clienti un piano di manutenzione preventiva programmata sulle macchine, al fine di intervenire sugli impianti prima di possibili rotture legate all’usura dei componenti principali. Manutenzioni che possono essere fatte autonomamente o richiedere l’intervento di tecnici specializzati.
Grazie all’analisi di Humco sarà possibile pianificare manutenzioni a seconda dell’effettivo stato di usura/rischio degli elementi costitutivi, meccanici, pneumatici ed elettronici. La raccolta dei dati per la valutazione delle condizioni dell’apparecchiatura avviene mediante componenti di sensoristica IoT a bordo macchina. Grazie all’IA viene pianificata la manutenzione secondo le esigenze dettate dall’effettiva usura, riducendo i tempi di inattività, ed evitando fermi macchina.
