New technologies for remote assistance / Nuove

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New technologies
for remote assistance
Nuove tecnologie per
l’assistenza remota
Giambattista Gruosso - Politecnico di Milano (Italy)
Remote assistance and monitoring of capital equipment is
hardly a new concept in the automation sector.
The first experiments date back to the 1980s with the introduction of increasingly efficient and effective communication
systems, but it is only recently that a truly multidisciplinary science has begun to emerge.
These two technological areas are now seeing a revival thanks
to the diffusion of new enabling technologies that allow particularly attractive services to be developed.
A further boost has come from the dissemination of a culture
of maintenance that aims to improve the effectiveness of processes without automatically increasing costs.
The situation is being further revolutionised by the diffusion
of the concepts of Industry 4.0.
Machines are increasingly interconnected and sensorised, a
factor that helps manufacturers optimise maintenance and
technical support.
Rather than having to travel out to customers’ sites, engineers
can access machines remotely to diagnose problems and provide assistance during installation and maintenance. In both
cases customers benefit from faster response times and can
make use of all the technical resources provided by the company team rather than just those of the individual service engineer. The starting point for all this is a new vision in which
services are seen as a new way of creating value.
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Teleassistenza e telecontrollo
dei beni strumentali sono due
temi non nuovi nel panorama
dell’automazione.
Le prime esperienze in questo
contesto risalgono agli anni
‘80 con l’introduzione di sistemi di comunicazione sempre
più efficienti ed efficaci, ma solo ai giorni nostri si può parlare
della nascita di una vera e propria scienza multidisciplinare.
Oggi questi due ambiti tecnologici stanno vivendo, infatti,
una nuova primavera grazie alla diffusione di nuove tecnologie abilitanti che permettono lo
sviluppo di servizi particolarmente appetibili.
Una ulteriore spinta sta provenendo dalla diffusione di una
cultura della manutenzione,
che vuole aumentare l’efficacia dei processi, senza necessariamente un incremento dei
costi.
La diffusione dei concetti dell’Industria 4.0 sta cambiando notevolmente il panorama: le macchine sono sempre più connesse e sensorizzate e questo aiuta i costruttori a ottimizzare efficacemente la manutenzione, offrendo il miglior supporto possibile: anziché raggiungere la sede del cliente, il tecnico può accedere alle macchine a distanza per diagnosticare la fonte del
problema o fornire supporto durante l’installazione e la manutenzione.
In entrambi i casi, il cliente può
beneficiare di tempi di risposta
più rapidi e contare su tutte le risorse tecniche del team aziendale invece che su quelle del
singolo operatore.
Il punto di partenza di tutto questo è un cambio di prospettiva: i
servizi diventano il centro di un
This is reflected in the international economic scenario in
which capital goods manufacturers who have succeeded in
combining customer support with a strong sales performance
have gained a competitive advantage over those that continue to adopt traditional sales models.
This reflects a transition from a business model focusing
on products (which therefore determine competitiveness
through improved performance, price and flexibility) to a corporate vision that places service firmly at the heart of its value
proposition and generates profit margins by optimising management costs.
To create an effective remote assistance service today it is
essential to take account of two key factors.
The first is purely economic in nature and involves careful
planning of the costs and prices of the service.
The second regards technology and requires effective planning of the workflow and of the enabling technologies used.
The key point is integration of ICT and BigData technologies into traditional machinery and process automation.
Innovation can certainly improve coordination between the
various company figures responsible for design, after-sales
support and spare parts, but careful analysis is needed in order to properly understand this model.
The typical architecture is centred around an operations centre, which can be either manned or automated and serves to
collect data from the field, analyse KPIs (key performance indicators) and formulate appropriate strategies.
As information is acquired from the field, there is no unique
formula for determining the optimal set of measures to be
adopted.
The crucial factor is the manufacturer’s ability to link the
data with the KPIs and with the actions that need to be
taken.
This leads to a need for close collaboration between the technical department whose job is to design and develop the machine and the customer care department responsible for providing support throughout the machine’s entire life cycle.
For this purpose, Smart Data capable of providing useful
information is needed.
In more complex architectures, a virtual twin of the machine is
generated in order to simulate a system benchmark, which acquires greater detail as information is collected.
This approach consists essentially of four steps:
1. Data collection: Data can be collected either offline or online by measuring significant values (for example vibration
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nuovo modo di creare valore.
Il panorama economico internazionale mostra infatti come
le imprese costruttrici di beni
strumentali che hanno abbinato servizi alla sola vendita del
bene hanno acquisito posizioni di vantaggio sui mercati rispetto ai modelli di vendita tradizionali.
In altre parole, si passa dal
modello di azienda che mantiene il prodotto come nucleo del suo Business Model
(e che determina pertanto la
sua competitività lavorando su
prestazioni, aprezzo e flessibilità) a quello di azienda che vede il servizio come cuore della
sua “value proposition”, traendo marginalità dall’ottimizzazione dei costi di gestione.
Progettare oggi un buon
servizio di Teleassistenza
non può prescindere da due
aspetti fondamentali.
Il primo, puramente economico, prevede un’attenta pianificazione dei costi e dei prezzi di
vendita del servizio; il secondo, di carattere tecnologico, richiede la corretta pianificazione del flusso di lavoro e delle
tecnologie abilitanti usate.
Il punto chiave è l’integrazione delle tecnologie ICT
e BigData nelle tradizionali automazioni di macchinario e di processo.
È indubbio che questa innovazione può migliorare il coordinamento tra le varie funzioni di
progettazione, assistenza post
vendita e ricambistica, ma la
comprensione di questo modello richiede un’attenta analisi.
L’architettura tipica vede una
centrale operativa come cuore
del sistema.
Questo punto di smistamento delle informazioni può essere
presidiato o automatizzato e ha
il compito di raccogliere dati dal
campo, analizzarne i KPI (key
performance index) e formulare
le opportune strategie.
La raccolta delle informazioni viene dal campo e non esiste
un’unica ricetta per definire quale sia il set ottimale di misure da
implementare.
Qui entra in gioco la capacità del costruttore di mettere
in relazione i dati con i KPI
e le azioni da intraprendere.
Diventa pertanto necessaria una
stretta collaborazione tra l’ufficio tecnico che progetta e sviluppa la macchina e l’ufficio addetto al customer care che ne
segue l’intero ciclo di vita.
Ciò che serve prevalentemente sono degli Smart Data in grado di fornire le informazioni utili. Nelle architetture più complesse si definisce un
gemello virtuale del macchinario, in grado di fornire in simulazione un benchmark del sistema in esame che si arricchisce
di dettagli man mano che le informazioni vengono raccolte.
L’attuazione di questo approccio è basato essenzialmente su
quattro passi:
1. La raccolta dei dati: Può avvenire sia offline che online,
attraverso la misura di grandezze significative (ad esempio dati di vibrazione, caratteristiche elettriche degli attuatori), ma anche condizioni
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data and electrical characteristics of the actuators), along
with boundary conditions such as humidity, temperature
and process data).
These data can be divided into two main categories, fault
data and process data.
2.Data analysis: Firstly, the data need to be validated and
cleaned to ensure that conditions such as production starts
or stops do not result in incorrect interpretations of the
system’s operation.
The acquired information can then be compared with the
set thresholds or used as inputs for statistical or analytical
mathematical models that provide an accurate prediction
of the machine’s behaviour.
3.Choice of corrective action: After determining the fault
conditions and the components involved, the next step is
to choose the corrective actions that need to be taken and
when. This is crucial to ensure correct implementation of
the remote assistance model.
The business intelligence systems must be able to dialogue with the technical department in order to determine the best strategy without having to leave the company premises.
At this stage it is crucial to combine conventional data with
information provided by integrated vision and augmented
reality systems.
4. Implementation of maintenance and remote assistance:
This is the key point of the remote assistance service, and it
is here that next-generation technologies, especially augmented reality, can prove useful.
Augmented reality (AR) is one of the most promising enabling technologies for these applications.
Through the use of devices such as laptop computers and
tablets, as well as new wearable tech such as dedicated glasses, real-world objects can be associated with additional levels
of digital information.
During the machine management stage, the machine or electrical system components can be supervised using these devices in order to view detailed information associated with
each individual part requiring checks or servicing.
This information can be displayed constantly or may appear
as popup windows next to the components requiring additional information, or as interactive manuals on-board the machine with the purpose of instructing the technician on the
correct procedures to follow.
This technology therefore clearly facilitates and speeds up
operations in the field while at the same time improving the
efficiency and effectiveness of the remote service systems.
Statistics have revealed an up to 30% improvement in performance and greater involvement on the part of operators.
Costs may potentially be cut by up to 25% by performing
more efficient maintenance, replacing components and identifying real as opposed to apparent fault conditions.
As well as minimising human error and ensuring greater safety, these technologies offer a real opportunity to provide extensive and more effective support to end customers by introducing new services that enhance the value chain.
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di contorno (come umidità,
temperature e dati di processo).
Questi dati si distinguono
essenzialmente in due categorie, dati di guasto e dati di processo.
2.L’analisi dei dati: Per prima cosa i dati necessitano di essere validati e ripuliti per evitare che condizioni come l’avviamento produttivo o il suo arresto possano introdurre delle cattive interpretazioni del
funzionamento del sistema
in esame. Le informazioni
così raccolte possono essere impiegate per confrontarle con delle soglie definite, oppure usate come ingressi di modelli matematici statistici o analitici che
offrono una buona previsione del comportamento del
macchinario.
3.
Decisione delle azioni
correttive: Una volta determinate le condizioni di guasto e i componenti oggetto
dell’intervento, è il momento di scegliere le azioni correttive e il tempo in cui intervenire. Questo è il punto
cruciale che caratterizza la
corretta implementazione
del modello di teleassistenza che si vuole realizzare.
È necessario che i sistemi
di business intelligence siano in grado di dialogare con
le funzioni tecniche per decidere la strategia migliore
da condurre senza spostarsi dalla sede aziendale.
A supporto di questa fase
diventa cruciale affiancare
ai classici dati anche informazioni che provengono da
sistemi integrati di visione e
di Realtà Aumentata.
4.Implementazione
della
manutenzione e della teleassistenza: È questo il
punto chiave del servizio di
teleassistenza, dove le tecnologie di nuova generazione possono venire in aiuto,
in modo particolare la Realtà
Aumentata.
La Realtà Aumentata (AR) è
una delle tecnologie abilitanti
più promettenti in questo contesto e permette di agganciare agli oggetti del mondo reale livelli aggiuntivi di informazione digitali attraverso l’impiego di dispositivi come computer portatili e tablet, ma anche
nuovi sistemi indossabili, come
occhiali appositi.
Nella fase di gestione dei macchinari, il controllo delle parti
della macchina o dell’impianto
elettrico può essere risolto grazie all’impiego di tali dispostivi
su cui trasmettere informazioni
dettagliate, in sovraimpressione
rispetto a ogni singola parte su
cui si devono effettuare controlli o interventi.
Queste informazioni possono essere fisse oppure apparire come cartelli “pop up” a fianco delle componenti di cui si
necessita ulteriore spiegazione,
oppure come manuali interattivi a bordo macchina allo scopo di fornire istruzioni al tecnico sulle corrette procedure di
intervento.
Appare chiaro pertanto come
questa tecnologia supporti e
velocizzi le operazioni sul campo aumentando, nel contempo,
i livelli di efficienza e di efficacia dei sistemi di teleassistenza.
Alcune statistiche indicano miglioramenti della performance fino al 30% e un maggiore coinvolgimento degli operatori.
Sul fronte costi esistono potenziali di riduzione fino al
25% grazie ad una più efficiente manutenzione, sostituzione
di componenti, identificazione e
definizione delle reali condizioni
di guasto, a volte solo apparenti. Oltre a minimizzare l’errore
umano garantendo maggiore sicurezza, vi è la possibilità
concreta di offrire un supporto
esteso e più efficace al cliente finale con l’implementazione di nuovi servizi che vanno a
incrementare la catena del valore.
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