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37 progettare 476 • MARZO 2026 SPECIALE MANUTENZIONE fichino la complessità. La tecnologia CoilVision traduce algoritmi sofisticati in semplici stati di salute Health status, rendendo il dato azionabile. L’operatore deve saper interpretare come un incre- mento del consumo letto dal sensore di flusso, serie FSX o un picco di coppia del Drvi impattino sulla qualità finale. La formazione, supportata da Academy interne, deve rendere l’uomo capace di sfruttare questa ‘intelligenza aumenta- ta’ per decisioni value-oriented”, affer- ma Bottarelli. Per Hydac, invece, oltre a nuove com- petenze, serve anche un ecosistema di partner e strumenti a supporto. “La manutenzione predittiva, soprattutto se basata su automazione avanzata e Intel- ligenza Artificiale, richiede certamente un approccio e una visione nuovi, e di conseguenza figure professionali e com- petenze tecniche nuove e complesse. I data scientist devono essere in grado di integrare negli algoritmi i dati tecnici di campo con le informazioni gestionali e di business intelligence, ma anche i tecnici di manutenzione necessitano di soluzioni, che consentono di bilanciare costi, prestazioni e rischi lungo l’intero ciclo di vita. L’ottimizzazione dei proces- si, basata su una misurazione oggettiva e continua dei consumi, è alla base di questo approccio: per questo Schaeffler ha integrato nel proprio ecosistema di condition monitoring sistemi di energy management che permettono di monito- rare in tempo reale i consumi, individuare aree di risparmio e aumentare la preci- sione nell’identificazione tempestiva dei guasti”, dichiara Claudio Cupini. Governance del dato Per concludere quali competenze e stru- menti sono necessari per trasformare i dati di campo in decisioni predittive orientate al valore. Secondo Camozzi Automation, il ruolo chiave è quello di figure capaci di tradurre il dato digitale in conoscenza di processo. “Le compe- tenze devono evolvere verso la figura del ‘Data Translator’: tecnici capaci di correlare segnali digitali alla fisica del processo. Non servono data scientist in fabbrica, ma strumenti che sempli- ment all’avanguardia. Quindi, dal portale puoi vedere lo stato dei fluidi, ricevere raccomandazioni basate sull’expertise dei laboratori Hydac a livello globale, as- segnare task e tracciare l’esecuzione delle azioni. Il tutto in un unico spazio digitale, sempre disponibile. In pratica l’obiettivo è definire un asset management integrato, adattivo e ordinato lungo tutta la vita degli impianti che bilancia prestazioni, costi e rischi”. Per Schaeffler, sostenibilità emanutenzio- ne predittiva passano necessariamente da una misurazione oggettiva e continua delle prestazioni energetiche e operative. “Le soluzioni Schaeffler basate su auto- mazione intelligente e AI, come gli attua- tori Ewellix e i sistemi di monitoraggio FAGOptime, abilitano una manutenzione adattativa e dinamica, regolata in tempo reale sulle condizioni operative. Questi sistemi riducono sprechi e consumi e- nergetici, prevengono fermi imprevisti e migliorano l’efficienza complessiva degli impianti. L’asset management diventa così più sostenibile ed equilibrato, grazie ad analisi avanzate e allamodularità delle Piattaforma intelligente (AI) Schaeffler Optime è un ecosistema di condition monitoring e lubrificazione, sviluppato da Schaef- fler basandosi su oltre 40 anni di esperienza in ambito monitoraggio vibrazionale di macchine rotanti. È una soluzione che include in un’unica piattaforma soluzioni di misura e analisi vibrazionale basati su sensoristica wireless, lubrificatori intelligenti mono e multipunto e sistemi di misure e analisi di parametri elettrici. Il tutto supportato da algoritmi di Intelligenza Artificiale, machine learning e anomaly detection, al fine di abilitare strategie di manutenzione predittive. Grazie all’uso dell’Intelligenza Artificiale, e a una piattaforma cloud based, questo sistema può analizzare grandi quantità di dati raccolti in tempo reale da sensori di vibrazione e temperatura, oltre che da sonde predisposte per monitorare parametri elettrici, così da avere un monitoraggio completo ed esaustivo degli asset, sfruttando prospettive multiple meccaniche ed elettriche. L’AI consente di identificare pattern complessi e segnali precoci di usura o guasti imminenti, superando le capacità di analisi tradizionale. Ciò permette una previsione accurata dei guasti, migliorando la manutenzione e riducendo i tempi di fermo non programmati. L’apprendimento automatico all’interno di Optime migliora la precisione del sistema attraverso l’adattamento ai dati storici e alle specificità degli asset. L’integrazione con sistemi Scada e IoT facilita la gestione remota e intelligente delle manutenzioni. Nel medesimo ecosistema è possibile gestire da remoto i punti di lubrificazione su cui sono montati i dispositivi smart Optime-C1 e FAG Optime-C4 che consentono una gestione semplice e sicura della lubrificazione degli impianti.