La società, spin-off dell’Università di Bologna, propone soluzioni per il mondo industriale utili a prevenire i guasti e a pianificare le attività di manutenzione dei macchinari
Porre l’intelligenza artificiale al servizio della manutenzione di impianti e macchinari. Questo è l’obiettivo di MindIT, realtà nata dal laboratorio di intelligenza artificiale del Dipartimento di Ingegneria Informatica dell’Università di Bologna. La start-up, attiva dal 2017, sorge dall’esperienza di un team costituito nel 2008 che ha sviluppato competenze sugli algoritmi avanzati di Artificial Intelligence applicati all’industria. «Sempre più aziende chiedevano al team di intelligenza artificiale di cui facevo parte progetti e interventi per risolvere i loro problemi. L’evoluzione naturale è stata quindi la creazione di uno spin-off» – spiega Alessio Bonfietti, CEO e co-founder di MindIT.
I soci fondatori di MindIT sono ingegneri dell’Università di Bologna. Alessio Bonfietti, Federico Caselli e Raffaele Iannello sono i soci operativi di MindIT a cui si aggiungono Michele Lombardi, ricercatore, e Michela Milano, docente universitaria, soci tuttora attivi nell’ateneo bolognese. A questo gruppo, costituito oggi da 15 specialisti, si è poi unito Alessandro Bosi, presidente e socio investitore.
«Siamo una Srl indipendente, accreditata dall’Università di Bologna» – dichiara Bonfietti. «Siamo una start up innovativa che porta all’industria l’intelligenza artificiale, la ricerca e l’innovazione sviluppate in università. I mercati a cui ci rivolgiamo sono l’industria meccanica, l’area del packaging e gli impianti delle utility».
PREVENZIONE E MANUTENZIONE
Synapse, la soluzione sviluppata da MindIT, si articola in due moduli. Il primo, Synapse prediction engine, si occupa di manutenzione predittiva, aiutando le imprese a prevedere le probabilità di rottura di pezzi, a prevenire i guasti e a realizzare sistemi di supporto agli operatori. Il secondo, Synapse intelligent scheduler, è dedicato alla manutenzione prescrittiva per pianificare gli interventi.
«L’intelligenza artificiale – dice Bonfietti – consente di prevedere il comportamento di impianti e macchinari. Non è possibile creare un prodotto plug & play installabile ovunque, dal momento che il comportamento degli impianti e delle macchine è diverso e una stessa macchina, attiva in contesti diversi, è condizionata da fattori esogeni, che ne modificano il comportamento. Pertanto, abbiamo sviluppato Synapse come fosse un semi-lavorato, facile e veloce da customizzare».
«Gli algoritmi di intelligenza artificiale necessitano di dati per lavorare, ma spesso questi dati non sono di qualità o sono insufficienti» – prosegue Bonfietti. «Con Synapse si può capire con quali dati lavorare e se installare altri sensori. E’ possibile creare sistemi di detection delle anomalie, che studiano il comportamento dell’impianto e segnalano i problemi in atto. I modelli più complessi sono in grado di prevedere un evento specifico, il tempo di vita utile di un componente o un fermo macchina. Gli algoritmi di intelligenza artificiale supportano anche operatori, non sempre dotati di competenze adeguate per gestire macchine complesse».
Ai suoi clienti MindIT propone, in prima battuta, la possibilità di realizzare uno studio di fattibilità prima di passare al progetto vero e proprio: si definisce il perimetro di installazione e si verifica se i requisiti in termini di dati e qualità delle informazioni sono adeguati. Il secondo passo è costituito da un progetto pilota che ha come focus una parte circoscritta di impianto o di macchina. L’ultimo passo è, infine, l’installazione del sistema su tutto l’impianto o sull’area desiderata.
«Tra i punti di forza delle soluzioni Synapse rientrano i costi contenuti rispetto ai competitor e la qualità degli algoritmi di intelligenza artificiale per ottenere migliori performance» – conclude Bonfietti. «Abbiamo ridotto il tempo di ripartenza della macchina del 60%, migliorato l’efficienza produttiva del 9% e limitato il tempo di fermo di un impianto del 70%».
