Manutenzione predittiva: come sfruttare i dati per prevedere guasti e migliorare prodotti e servizi

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Manutenzione predittiva: come sfruttare i dati per prevedere guasti e migliorare prodotti e servizi

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Manutenzione predittiva: come sfruttare i dati per prevedere guasti e migliorare prodotti e servizi

Fornito da: Netcom

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30 Giugno 2022

Come funzionano i diversi tipi di manutenzione, predittiva, reattiva e preventiva? Quali sono le trasformazioni necessarie da mettere in atto per sfruttare al meglio i dati aziendali? Come progredire verso la servitizzazione e favorire la soddisfazione dei clienti? Cosa fare per ottenere maggiore disponibilità delle risorse, migliori prestazioni e qualità produttiva superiore?

La manutenzione predittiva aiuta le aziende a migliorare affidabilità, prestazioni e sicurezza, garantendo il massimo ROI sugli asset critici e riducendo i tempi di fermo: l’ispezione fisica degli impianti, infatti, è troppo costosa e non più compatibile con l’era digitale. Requisito necessario per abilitare questa evoluzione è la digitalizzazione degli impianti, cui segue la capacità di interpretare i dati accuratamente, in particolare valutando dove e come memorizzare ed elaborare quelli provenienti da dispositivi IoT.

Queste complessità potrebbero spingere le aziende a interrogarsi sulla loro capacità interna di realizzare la manutenzione predittiva, a causa di un numero ridotto di risorse interne, competenze o soluzioni software avanzate. Per evitare di mettere in campo progetti lunghi e costosi, la soluzione è affidarsi a un partner esterno in grado di abilitare in tempi rapidi i benefici della manutenzione predittiva, mettendo a disposizione soluzioni basate su analisi dei dati e modelli di intelligenza artificiale.

Questo white paper, fornito da Netcom, illustra i vantaggi e i campi di impiego della manutenzione predittiva in confronto con altre tipologie di manutenzione più tradizionali. Continuando la lettura, scoprirete cosa fare per:

  • mettere in atto le trasformazioni necessarie per sfruttare al meglio i dati aziendali
  • cogliere le opportunità della manutenzione predittiva in termini di nuovi modelli di business
  • abilitare un progetto maturo di manutenzione predittiva olistica e integrata
  • progredire verso la servitizzazione e favorire la soddisfazione dei clienti
  • ottenere maggiore disponibilità delle risorse, migliori prestazioni e qualità produttiva superiore

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