L’obiettivo del dimostratore italiano di Ravenna è l’implementazione di due specifiche innovazioni tecnologiche che riguardano le aree di ricerca chiave di EBSF_2: “Officina intelligente e manutenzione predittiva” e “introduzione di standard IT” nelle flotte esistenti. La manutenzione predittiva consente di ridurre i costi di manutenzione, le rotture, l’utilizzo dei pezzi di ricambio e anche la quantità di materiale di scarto; la pianificazione del servizio può essere più precisa e avrà bisogno di meno veicoli di scorta. L’analisi dell’olio può raccontare molto sulla salute di un motore come i residui dei metalli delle parti corrose e dare un segnale che le operazioni di manutenzione sono necessarie prima di quelle programmate. D’altra parte, se il risultato dell’analisi dell’olio è buono, la manutenzione ordinaria potrebbe essere rinviata con una riduzione dei costi di manutenzione.La manutenzione predittiva deve essere supportata da un accurato piano di budget di manutenzione per aumentare l’affidabilità del servizio.
I guasti inaspettati e la loro successiva manutenzione, hanno spesso una forte incidenza sui costi aziendali. L’80% dei guasti al motore sono inoltre correlati alla contaminazione dell’olio.
Essere in grado di rilevare in anticipo tale deterioramento permette di aumentare la vita utile dei componenti e, di conseguenza, ridurre notevolmente i costi, aumentare l’affidabilità del servizio (in quanto si riducono al minimo gli eventi inaspettati) e di aumentare le prestazioni del motore, riducendo le emissioni di CO2 e quindi l’impatto ambientale.
Il dimostratore di Ravenna rappresenta l’occasione per testare una soluzione innovativa: un software di manutenzione per analizzare i dati provenienti da CANbus e sensori di qualità per l’olio per valutarne la qualità e quindi rilevare guasti potenziali e sostituire in anticipo i pezzi; il sistema rileva inoltre quali sostanze (metalli) e problemi hanno influenzato o causato la scarsa qualità dell’olio.
Il potenziale di elaborazione di un avanzato processo di manutenzione predittiva è stato riconosciuto da tempo START Romagna, la società di trasporto di Ravenna, e EBSF_2 ha offerto l’opportunità di testare il software sopra menzionato in scenari di ambienti reali. Questo sistema predittivo è accompagnato da un’ulteriore innovazione testata sempre a Ravenna, nata dalla necessità di supportare le operazioni di manutenzione predittiva mediante un accurato piano di budget di manutenzione; pertanto è stato sviluppato un software ulteriore per valutare i costi per la gestione del trasporto pubblico, che si basano sulle informazioni legate alla distanza media percorsa dai veicoli attraverso un’accurata analisi delle voci di costo.
