Schneider Electric e Samotics annunciano la loro partnership

  • La partnership strategica offre ai clienti un servizio digitale ampliato per supportare gli asset delle apparecchiature rotanti.
  • Espande il portafoglio di servizi digitali basati sulle condizioni per gli asset più critici dell'intero sistema elettrico, dall'ingresso dell'utenza a valle fino alle apparecchiature rotanti che alimentano i processi.
  • Fornisce ai responsabili delle operazioni e della manutenzione un cruscotto e un team di assistenza digitale, attraverso il Connected Service Hub di Schneider, per una visione unica dello stato di salute di un ampio portafoglio di asset critici.

LEIDEN, PAESI BASSI - 15 ottobre 2020 - Schneider Electric, leader nella trasformazione digitale della gestione dell'energia e dell'automazione, e Semiotic Labs, fornitore di una soluzione di manutenzione predittiva guidata dall'intelligenza artificiale per motori a corrente alternata e apparecchiature rotanti, hanno firmato un accordo di collaborazione. Questo accordo amplierà l'offerta di servizi gestiti di Schneider per supportare ora il monitoraggio delle apparecchiature rotanti, tra cui motori a induzione, pompe, trasportatori e compressori.

Questo servizio digitale ampliato consente l'implementazione di una strategia di manutenzione ottimale basata sulle condizioni dei motori critici, fondamentale per ridurre i costosi tempi di inattività non pianificati dei processi. L'integrazione delle analisi predittive di Semiotic Labs nella piattaforma EcoStruxure Asset Advisor di Schneider consente di prevedere i guasti imminenti con un anticipo fino a sei mesi, dando così ai team di manutenzione il tempo necessario per risolvere i potenziali guasti prima che si verifichino. Il servizio ampliato offre ai responsabili degli impianti e delle operazioni un'esperienza utente unificata e un team di assistenza esperto a distanza, attraverso il Connected Service Hub di Schneider, per una visione unica dello stato di salute di un ampio portafoglio di asset critici e multi-sito.

Sappiamo che la capacità di resilienza, riducendo al minimo i costosi tempi di inattività non pianificati e gli interventi in loco, è fondamentale per ottenere una maggiore efficienza operativa. Questa nuova partnership con Semiotic Labs amplia la nostra offerta di servizi digitali per consentire il monitoraggio basato sulle condizioni delle apparecchiature rotanti, una classe di asset ritenuta altamente critica dai nostri clienti.

Stephane Maravel, SVP per i servizi digitali, Schneider Electric

Il sistema SAM4 di Semiotic Labs garantisce un'accuratezza leader di mercato, offrendo i massimi livelli di risparmio grazie all'innovativa tecnologia basata sull'intelligenza artificiale che utilizza i segnali elettrici e l'impronta digitale dei dati dei motori a corrente alternata e di altre apparecchiature rotanti per monitorare e analizzare le condizioni delle risorse critiche dell'impianto, consentendo una previsione affidabile e tempestiva dei guasti in corso. A differenza delle soluzioni tradizionali basate sulle vibrazioni, SAM4 opera sulla base di sensori installati direttamente all'interno dell'armadio di controllo del motore, non sull'asset stesso. Per questo motivo, la soluzione è un buon complemento all'ampio portafoglio e alla base installata di asset di gestione dei motori di Schneider e sfrutta l'esperienza di Schneider nel settore elettrico.

Grazie a questa stretta integrazione, EcoStruxure Asset Advisor alimentato dalle analisi di SAM4 offre ai clienti Schneider una solida affidabilità degli asset. Gli algoritmi avanzati di apprendimento automatico di SAM4 forniscono inoltre informazioni sulle prestazioni e sull'energia che migliorano l'efficienza e l'efficacia della gestione degli asset.

Questa partnership è un'ottima notizia per i clienti di Schneider Electric che desiderano aumentare i tempi di attività e ridurre gli sprechi energetici. I clienti sono in grado di prevenire i guasti alle macchine e di ridurre significativamente il consumo energetico.

Jasper Hoogeweegen, CEO, Semiotic Labs

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