La manutenzione predittiva rappresenta una delle applicazioni più concrete dell’Intelligenza Artificiale e dell’Industrial IoT in ambito industriale. Attraverso l’analisi dei dati provenienti dalle unità, è infatti possibile individuare potenziali anomalie prima che si trasformino in guasti, contribuendo a migliorare l’affidabilità degli impianti, l’efficienza operativa e la pianificazione delle attività di assistenza.
In occasione di AI@DEI 2026, Alessandro Pinato, Head of Strategic Product Management, e Mosè Prandin, PAC Project Manager & Minifactory Leader, hanno presentato BlueBox Predictive Maintenance nell’ambito della sessione dedicata ad AI, Manufacturing & Industrial IoT.
L’intervento è stato l’occasione per approfondire il ruolo dell’Intelligenza Artificiale e dell’Industrial IoT nell’evoluzione dei processi di manutenzione, illustrando come l’utilizzo dei dati e di strumenti avanzati di analisi possa supportare un approccio più proattivo al monitoraggio delle unità e alla gestione di potenziali anomalie.
BlueBox Predictive Maintenance nasce dalla collaborazione tra competenze industriali e avanzate capacità di data analytics. In questo percorso,
Statwolf ha contribuito allo sviluppo della soluzione mettendo a disposizione le proprie competenze nell’ambito dell’analisi dei dati.
Ringraziamo il Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione (DEI) dell’Università degli Studi di Padova per l’opportunità di condividere la nostra esperienza e contribuire al dialogo tra ricerca e industria sui temi dell’innovazione digitale.
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