Vitesco Technologies Italy, azienda operante nel settore automotive e spin-off del gruppo Continental AG, ha scelto Zerynth per ottimizzare la qualità dei propri processi produttivi. L’azienda utilizza diverse linee di assemblaggio automatico per produrre iniettori di carburante che includono un modulo di test per controllare le precedenti fasi di assemblaggio, utilizzando un test di tenuta. Se il test ha esito positivo, il modulo carburante procede lungo la linea, altrimenti viene rifiutato. Può capitare che uno degli elementi del modulo non funzioni correttamente a causa dell’usura.

Prima di rilevare un malfunzionamento della linea, causerà molti falsi scarti. Pertanto, ridurre al minimo i falsi scarti dovuti al danneggiamento del modulo era un problema critico. Inoltre, la sostituzione di componenti usurati richiede diverse ore di fermo macchina. L’azienda aveva anche la necessità di ridurre la diagnostica manuale e di monitorare in remoto lo stato del modulo di test per ciascuna linea di assemblaggio.

Il team di Zerynth ha fornito a Vitesco una piattaforma Industrial IoT & AI per il monitoraggio in tempo reale dei macchinari e per la manutenzione predittiva, grazie allo sviluppo di un algoritmo di Intelligenza Artificiale.

Gli Edge Devices di Zerynth, chiamati 4ZeroBox, unità di controllo industriali connessi direttamente al cloud, estraggono i dati disponibili direttamente da PLC e da sensori delle macchine e li integrano quelli acquisiti da sensori aggiuntivi applicati in modo non invasivo nei punti critici del macchinario.

I segnali vengono poi elaborati, visualizzati su apposite dashboard e analizzati per l’immediato rilevamento di anomalie di funzionamento sulle valvole pneumatiche ed altri elementi di tenuta nella linea di alta pressione del macchinario. Algoritmi di analisi dati e di manutenzione predittiva sono stati implementati direttamente sui device IoT per permettere la predizione dei guasti sui macchinari.

Attraverso il monitoraggio da remoto dello stato di ogni macchinario di test della linea di assemblaggio, è stato possibile ottenere una visione completa e in tempo reale delle prestazioni e di eventuali anomalie. Ciò ha consentito di intervenire tempestivamente e di prevenire guasti o errori di valvola/elementi di sigillatura con un anticipo di 24 ore, riducendo notevolmente i tempi di fermo macchina e i costi associati.

L’utilizzo di tecniche di manutenzione predittiva e la diminuzione della diagnostica e degli interventi manuali ha permesso ai macchinari di funzionare in maniera più efficiente e prolungata nel tempo. Grazie alla previsione degli errori e all’ottimizzazione delle procedure, infine, si è ridotto al minimo il numero di falsi negativi, garantendo una maggiore precisione e affidabilità nell’intero processo di test e assemblaggio.