Intelligenza Artificiale, Extended Reality e Internet of Things sono tecnologie abilitanti fondamentali per lo sviluppo della competitività in aziende di qualsiasi dimensione.
L'innovazione è un processo continuo che ottimizza i processi aziendali e incrementa la qualità del lavoro e dei prodotti, riducendo gli errori e migliorando il rating ESG.
La piattaforma di Intelligenza Artificiale di Mare Group riunisce Machine Learning, Computer Vision e analisi predittiva in un unico ambiente, applicato a contesti industriali, produttivi e organizzativi. Lavora su dati eterogenei: parametri operativi, immagini, video e segnali da sensori e sistemi industriali. Le stesse tecnologie si estendono all'aerospazio e difesa, ambito in crescita per il gruppo: Mare Group è presente con partecipazioni in sistemi di guida autonoma per droni e con progetti di difesa antidrone basati su IA. Su questa base si innestano gli usi sviluppati nelle aree successive.
I sistemi di Intelligenza Artificiale elaborano dati provenienti da fonti diverse: gestionali, sensori, sistemi di produzione, database aziendali, report e fonti esterne, per restituire una lettura più chiara dei processi e delle performance. L’analisi dei dati consente di individuare pattern ricorrenti, correlazioni, criticità e aree di miglioramento, offrendo a team tecnici, responsabili di funzione e direzioni aziendali strumenti più efficaci per interpretare scenari e prendere decisioni.
La Computer Vision analizza immagini e flussi video per il controllo qualità. Riconosce difetti, non conformità e scostamenti dagli standard su prodotti, componenti, superfici, assemblaggi e lavorazioni. Integrata con sensori e sistemi IoT, traduce le informazioni visive in alert e indicatori, per intervenire durante il processo e non solo a valle.
I risultati dei modelli confluiscono in dashboard, reportistica e strumenti di business intelligence. Dati numerici, testuali e visivi diventano viste aggiornabili, distribuite alle diverse figure dell'organizzazione secondo ruolo e responsabilità. È il livello in cui analisi, indicatori e alert arrivano a chi opera, in forma leggibile.
Virtualizzazione e Digital Twin possono simulare macchinari, catene di montaggio, interi stabilimenti o addirittura zone estese di territorio. Su questi ambienti si svolgono attività di manutenzione, procedure di sicurezza e simulazioni operative, con cui il personale si addestra più velocemente e verifica le competenze acquisite in modo oggettivo, senza rischi e con costi ridottissimi.
Un sistema di ticketing integra questionari in tempo reale, realtà aumentata e Intelligenza Artificiale per rendere gli interventi più rapidi ed efficaci anche senza personale altamente specializzato. Include un archivio di manualistica e documentazione, la gestione degli interventi in tempo reale e un cruscotto statistico per il monitoraggio.
Tecnologie XR, gamification e ambienti immersivi multimodali per valorizzare e rendere fruibile il patrimonio artistico, culturale e ambientale, con un approccio basato sul coinvolgimento emotivo e sull’interazione. Gli strumenti vanno dalle scansioni e virtualizzazioni 3D ai modelli 3D interattivi, fino a multiproiezioni, 3D mapping e ologrammi.
Integra sensori IoT, hardware embedded, sistemi di acquisizione dati, algoritmi di Machine Learning, Intelligenza Artificiale e Big Data Analytics per individuare anomalie, trend di degrado e possibili guasti. Il sistema pianifica gli interventi manutentivi, riduce il rischio di fermo e migliora la gestione di infrastrutture, macchinari e componenti critici.
I dati di funzionamento degli asset vengono raccolti tramite sensori, dispositivi IoT e componenti hardware distribuiti. Le informazioni acquisite riguardano vibrazioni, temperature, consumi, sollecitazioni, parametri strutturali, condizioni ambientali e altri indicatori utili al monitoraggio.
I dati raccolti vengono confrontati con modelli di comportamento atteso. Attraverso algoritmi di Machine Learning e analisi predittiva, il sistema individua scostamenti, anomalie e condizioni che indicano un degrado progressivo o un possibile malfunzionamento.
L'analisi dei trend stima l'evoluzione dello stato dell'asset nel tempo. La manutenzione non viene gestita solo dopo il guasto, ma pianificata in base a segnali misurabili, soglie di rischio e condizioni operative.
Il sistema definisce le procedure di manutenzione, genera alert e gestisce le priorità di intervento. Le informazioni raccolte aiutano team tecnici, responsabili di impianto e figure operative a organizzare le attività in base allo stato effettivo degli asset monitorati.
La manutenzione predittiva trova applicazione in più contesti: infrastrutture ferroviarie, rotabili e componenti ferroviari, impianti industriali, energia e consumi, edifici e strutture, processi produttivi interconnessi, logistica sanitaria e asset critici in ambito industriale e infrastrutturale.