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Logistica 4.0: Siemens Italia e Maire Tecnimont insieme nella manutenzione predittiva
Nuovi servizi digitali per la Logistica 4.0 nel campo della manutenzione predittiva nell’accordo tra Siemens Italia e il Gruppo Maire Tecnimont


25 Giugno 2021

Logistica 4.0: Siemens Italia e Maire Tecnimont insieme nella manutenzione predittiva

(Comunicato stampa)

Siemens Italia e il Gruppo Maire Tecnimont attraverso Tecnimont S.p.A., il suo principale EPC contractor, hanno firmato un accordo per offrire servizi digitali all’avanguardia nel campo della Logistica 4.0 per la manutenzione predittiva e aiutare così i clienti ad aumentare l’operatività degli impianti e ridurre i costi di manutenzione.

L’accordo prevede che le due aziende lavorino insieme su un determinato numero di studi di fattibilità e identifichino una lista di clienti a cui indirizzare una proposta commerciale congiunta, in modo da promuovere l’applicazione della tecnologia di manutenzione predittiva per monitorare gli asset critici degli impianti.

Siemens Predictive Analytics si basa su algoritmi di apprendimento automatico che identificano le normali condizioni operative e di guasto, sulla base dei dati storici raccolti dall’asset, e forniscono un alert per identificare potenziali guasti alle apparecchiature prima che diventino un problema e causino la perdita dell’asset e, nel peggiore dei casi, la perdita di produzione dell’impianto.

Innovazione logistica e Intelligenza Artificiale per una migliore efficienza produttiva

Una collaborazione che permette di creare un’offerta tecnica e commerciale altamente competitiva. Maire Tecnimont sfrutterà la sua esperienza come contractor di ingegneria, procurement e costruzione (EPC) nel settore della trasformazione delle risorse naturali, per fornire ai proprietari di impianti applicazioni di Intelligenza Artificiale, basate su tecnologie di Predictive Analytics di Siemens, per il monitoraggio degli asset, la valutazione delle prestazioni e la manutenzione delle attrezzature.

Questo approccio di innovazione aperta fa leva su tecnologie chiave per trovare le migliori soluzioni per le esigenze specifiche dei proprietari degli impianti.
I risultati sono benefici tangibili come una migliore efficienza produttiva, una manutenzione più efficace, un ambiente di lavoro più sicuro, un controllo più agevole delle emissioni e migliora il livello di training per gli operatori dell’impianto.

Con questo accordo, il Gruppo Maire Tecnimont continua a migliorare il portafoglio di servizi digitali, al fine di offrire ai clienti una nuova value proposition per aiutarli a supportate la transizione energetica aumentando l’efficienza degli impianti, nonché assicurando processi e prodotti con la massima performance dal punto di vista ambientale.

Siemens conferma, a sua volta, il posizionamento unico a supporto delle aziende e, grazie a innovative soluzioni software e di automazione, permette alle aziende di trarre il massimo dalla digitalizzazione, in particolar modo in termini di riduzione del time-to-market, aumento della flessibilità e dell’efficienza.

“Si tratta di un importante accordo per Siemens e del riconoscimento del nostro ruolo non solo di fornitori di tecnologia all’avanguardia ma soprattutto di partner nella trasformazione digitale. Il portfolio di Digital Industries offre l’opportunità di accedere a soluzioni come Siemens Predictive Analytics, in grado di portare l’intelligenza artificiale al servizio del bene industriale e degli impianti produttivi” ha commentato Giuliano Busetto, Head of Digital Industries di Siemens Italia.

Pierroberto Folgiero, CEO del Gruppo Maire Tecnimont, ha aggiunto: “Siamo entusiasti di lavorare con Siemens allo sviluppo di tecnologie all’avanguardia per offrire ai clienti un potente strumento per raggiungere i loro obiettivi legati alla decarbonizzazione. Il nostro portafoglio di soluzioni digitali NextPlant migliora l’efficienza dell’esecuzione delle attività EPC, crea valore aggiunto per i proprietari degli impianti ed è una fonte di vantaggio competitivo in ogni mercato in cui operiamo”.





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