Previsioni? Sentinel è la nuova piattaforma per la manutenzione predittiva e l’ottimizzazione dei consumi di macchine per il condizionamento tele-gestite. 

Nata dall’unione del know how di PRIMARIA e F.R. Engineering relativo agli impianti HVAC e dalla approfondita conoscenza delle tecniche statistiche, in collaborazione con l’Università di Padova e data dall'opportunità dal Fondo Europeo di Sviluppo Regionale 2014-2020 tramite il progetto Por FESR.

Lo scopo è la ricerca teorica di tecnologie automatizzate, fondate su algoritmi di machine learning finalizzati a organizzare in modo efficace ed efficiente il servizio di assistenza post-vendita e ottimizzare via tele-gestione il funzionamento operativo di una macchina frigorifera.
Il settore manifatturiero di riferimento del progetto è la fabbricazione di macchine/attrezzature per la refrigerazione e il condizionamento.

Il fine ultimo degli algoritmi proposti è supportare e automatizzare azioni strategiche che minimizzano la difettosità delle macchine frigorifere, massimizzano la loro affidabilità e ne riducono allo stesso tempo i consumi energetici.
Il cuore dell’innovazione del progetto sta sia nella natura predittiva degli algoritmi sia nella loro messa a disposizione intelligente ai sistemi automatici.
Gli algoritmi saranno inglobati in una applicazione web-based di tipo verticale che sarà proposta alle industrie manifatturiere produttrici di macchine/attrezzature per la refrigerazione e il condizionamento e alle aziende fornitrici di servizi di assistenza post-vendita.

I vantaggi sono molteplici:  la manutenzione predittiva sfrutta strumenti e tecniche di monitoraggio delle condizioni per controllare le performance dell’attrezzatura nel corso del normale funzionamento; scoprire e tracciare eventuali anomalie, individuandole con lo scopo di risolvere le falle prima che generino guasti; ridurre i tempi di inattività non pianificati fino al 30%; programmare più interventi d’assistenza allo stesso tempo.