Nel mercato attuale dell’industria manifatturiera, gli Original Equipment Manufacturer (OEM) si trovano a fronteggiare sfide sempre più complesse, tra cui la necessità di garantire l’affidabilità dei propri prodotti e, al tempo stesso, il bisogno di differenziarsi in un contesto dove le specifiche tecniche si stanno livellando. In tale scenario, l’applicazione dell’Intelligenza Artificiale ai motori elettrici di una linea di produzione alimentare, trasformati in componenti intelligenti attraverso l’assistenza predittiva, rappresenta un esempio concreto di come le aziende possano tradurre questi obiettivi in risultati tangibili.
Un costruttore di macchinari per la produzione di pasta ha scelto di evolvere la propria offerta attraverso un percorso di trasformazione digitale orientato alla predizione. Il cuore tecnologico di questa soluzione, abilitatore chiave di questo percorso, è stato Rebecca AI, una piattaforma industriale di Intelligenza Artificiale no-code, progettata dal Socio AFIL Inspiring MiPU, che ha permesso di individuare le variabili che maggiormente influenzano lo stato di salute del motore, rendendo possibile la costruzione di modelli predittivi capaci, una volta implementati, di riconoscere in anticipo i segnali che preludono a un problema. La stessa metodologia è valida per ogni tipologia di asset e processo con lo scopo non solo di predirne il corretto funzionamento, ma anche di monitorarne l’efficienza operativa e la qualità del prodotto finale.
Il caso applicativo in questione dimostra come l’assistenza predittiva applicata a componenti critici per la continuità operativa, come i motori elettrici, rappresenti per gli OEM un’opportunità concreta e sostenibile per innovare prodotti e servizi, rafforzare il posizionamento competitivo e trasformare i dati in un asset strategico capace di generare valore misurabile e guidare la crescita.
Leggi l’articolo dedicato, pubblicato sul numero di settembre 2025 di Meccanica & Automazione.
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