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    Sei qui:Home»Tendenze»Lumada Inspection Insights di Hitachi supporta la sostenibilità

    Lumada Inspection Insights di Hitachi supporta la sostenibilità

    By Redazione BitMAT24/05/20227 Mins Read
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    Combinando il potere delle immagini attraverso l’AI e le data analytics Hitachi presenta Lumada Inspection Insights e consolida il proprio portfolio digitale e green.

    Lumada Inspection Insights

    Hitachi, ha annunciato il lancio di Lumada Inspection Insights, la digital solution end-to-end per l’ispezione, il monitoraggio e l’ottimizzazione degli asset ed equipment critici.

    Lanciato da Hitachi Energy e Hitachi Vantara, Lumada Inspection Insights consente ai clienti di automatizzare l’ispezione degli asset, supportando obiettivi di sostenibilità, migliorando la sicurezza sul lavoro e riducendo i rischi e gli impatti legati a calamità naturali o attività antropiche malevoli (ad esempio tempeste o incendi) utilizzando la potenza dell’intelligenza artificiale (AI) per analizzare fotografie e video, comprese immagini LiDAR, termiche e satellitari.

    Il lancio del nuovo portafoglio è totalmente allineato al Mid-term Management Plan 2024 di Hitachi annunciato da Keiji Kojima, Presidente e CEO di Hitachi. Nel Piano, Hitachi ha definito la sua strategia di crescita e l’impegno a consolidare il proprio portafoglio green, incentrato sull’ecosistema Lumada. Centrale per l’impegno di Hitachi nella Social Innovation, l’ecosistema Lumada contribuisce ad accelerare la transizione verso una Società sempre più sostenibile grazie anche al percorso di generazione del valore data-driven attraverso la co-creazione con i Clienti. L’azienda è inoltre focalizzata sulla crescita del proprio business IT, OT e Prodotti attraverso una costante evoluzione del proprio portafoglio.

    Il nuovo Lumada Inspection Insights garantisce una più accurata identificazione e più efficiente gestione delle principali cause di guasti ed arresti forzati grazie all’utilizzo dell’intelligenza artificiale e del machine learning (ML) che analizzano una vasta gamma di tipologia di asset, delle loro immagini e dati valutandone i rischi connessi. L’analisi predittiva valuta i rischi per le operations o per l’ambiente consentendo alle imprese di intervenire con le riparazioni prima che si verifichino interruzioni o danni ambientali. Disponibili come soluzione completa o come moduli stand alone, le quattro applicazioni principali del portafoglio sono Hitachi Image Based Inspections, Hitachi Intelligent Infrastructure Monitoring, Hitachi Vegetation Manager e Hitachi Map. Queste applicazioni rappresentano i più recenti progressi Hitachi in materia di offerta per Data Operations (DataOps) e Industrial IoT. Ulteriori informazioni sulle singole soluzioni sono riportate di seguito.

    Massimo Danieli, Managing Director della divisione Grid Automation di Hitachi Energy, ha dichiarato: “La transizione energetica è una delle questioni più urgenti oggi; insieme ai Clienti stiamo co-creando soluzioni digitali pionieristiche che consentano un futuro ad emissioni zero. Siamo lieti di lanciare, in collaborazione con Hitachi Vantara, il portafoglio Lumada Inspection Insights, pensato per offrire alle imprese gli strumenti di cui hanno bisogno per ricevere le informazioni corrette per i team di riferimento, esattamente quando questi ne hanno più bisogno. Il risultato comprende un’affidabilità senza precedenti, più sicurezza e una maggiore sostenibilità”.

    Frank Antonysamy, Chief Digital Solutions Officer di Hitachi Vantara, ha affermato: “Diventare data-driven è essenziale per accelerare digitalizzazione e sostenibilità. Questa collaborazione interna tra le aziende del Gruppo Hitachi dà vita ad esiti potenzialmente più positivi per le imprese, la Società in generale e l’ambiente grazie alle possibilità di sfruttare i dati e l’Intelligenza Artificiale per risolvere molteplici sfide operative e aziendali. Insieme, possiamo migliorare l’affidabilità degli asset industriali, prevenire incendi ed accelerare gli sforzi di sostenibilità globale“.

    Lumada Inspection Insights offre funzionalità complete basate su microservizi che consentono la visibilità di asset e fattori come lo status corrente, la salute dell’asset o dell’equipment, le eventuali segnalazioni e allarmi da un unico pannello di controllo mediante il quale agire su una ampia varietà di fattori. Grazie all’unificazione di queste insights, le imprese saranno in grado di migliorare la sicurezza, l’affidabilità e l’agilità nell’intervento. La sorveglianza ad alta risoluzione, autonomatizzata e accurata di reti e infrastrutture tecnologiche su vaste aree geografiche assicura che gli spostamenti e i diversi impieghi della forza lavoro siano ottimizzati, riducendo gli sprechi e promuovendo un approccio sostenibile alle operazioni e alla manutenzione.

    In tutto il mondo le imprese del settore Utilities si trovano a dover affrontare sfide senza precedenti legate ai cambiamenti climatici. Nel 2021, gli incendi boschivi globali hanno generato un totale stimato di 6.450 megatoni di CO2 equivalente, circa il 148% in più rispetto alle emissioni totali di combustibili fossili dell’UE nel 2020. Questi incendi e altri eventi meteorologici estremi hanno inoltre un impatto significativo sulle linee di trasmissione e su altre risorse dei servizi pubblici, finendo col minacciare la sicurezza dei lavoratori e l’affidabilità della rete.

    “Ispezione, monitoraggio e pianificazione sono tra le attività più critiche che le imprese devono fare per mantenere l’affidabilità e la resilienza della rete“, ha affermato John Villali, Direttore della ricerca, IDC Energy Insights, che ha aggiunto: “Lumada Inspection Insights combina diversi tipi di dati da risorse visive con analisi avanzate e intelligenza artificiale. Ciò consente alle Aziende di migliorare il processo decisionale, ottimizzare le operazioni e, di conseguenza, raggiungere i propri obiettivi di affidabilità, sicurezza e sostenibilità”.

    Informazioni aggiuntive

    Le quattro soluzioni principali che compongono Lumada Inspection Insights

    1. Hitachi Image Based Inspection (HIBI): I metodi convenzionali di ispezione delle risorse, come arrampicarsi su torri altissime o calarsi dagli elicotteri, mettono seriamente a rischio le vite dei tecnici. Hitachi Image Based Inspections sostituisce questi metodi pericolosi, costosi e impegnativi anche in termini di tempo, sfruttando le capacità di intelligenza artificiale e machine learning (ML) più sofisticate del settore attraverso un’unica piattaforma completamente automatizzata e integrata. Questa soluzione permette la scalabilità dell’inferencing e dell’elaborazione delle immagini e aiuta gli asset manager a classificare le risorse, rilevare i difetti e categorizzarne la gravità. Inoltre, automatizza la valutazione dei difetti, pre-elaborando e analizzando migliaia di immagini istantaneamente. Le funzionalità “human-in-the-loop” altamente ottimizzate della soluzione consentono la riqualificazione continua degli input basati su modello forniti dagli esperti in materia per un’ampia gamma di classi di risorse e qualità dell’immagine.
    2. Hitachi Intelligent Infrastructure Monitoring:I servizi pubblici e le altre imprese che gestiscono un numero elevato di asset distribuiti geograficamente si trovano ad affrontare la necessità di garantire che i territori in cui operano siano sicuri e che il servizio che forniscono sia affidabile. Per raggiungere questi obiettivi, le Aziende devono disporre di informazioni dettagliate per prevenire gli incidenti e rispondere in modo efficace quando si verificano. Hitachi Intelligent Infrastructure Monitoring (HIIM) si basa sui dati video, una sorgente che viene generalmente utilizzata per una frazione del suo potenziale. Con HIIM di Lumada Inspection Insights infatti, le imprese possono raccogliere nuovi dati tramite fotocamere intelligenti, sensori 3D LiDAR e gateway edge, ed integrarsi con CRM, ERP e altre fonti di dati in base alle singole necessità. Gli operatori possono ottenere informazioni 3D granulari e continue per aree sensibili (come le cabine elettriche), individuare correlazioni, cause e incidenti in tempo reale.
    3. Hitachi Vegetation Manager: Hitachi Vegetation Manager è la inedita soluzione dedicata alla pianificazione delle risorse vegetative che sfrutta l’intelligenza artificiale e l’analisi avanzata per migliorare l’accuratezza della pianificazionel’efficacia della esecuzione delle attività di gestione e manutenzione della vegetazione e delle aree boschive. La soluzione, compresa in Lumada Inspection Insights, utilizza immagini provenienti da una pletora di sorgenti visive – foto, video e immagini provenienti dai satelliti Maxar. La tecnologia satellitare consente alle imprese di coprire ed effettuare rilievi sull’intero territorio, lungo le reti e le infrastrutture tecnologiche gestite, garantendo la loro pervietà e restando conformi alle normative. La tecnologia satellitare fornisce inoltre alle imprese informazioni più complete e su larga scala, consentendo loro di diminuire i costi e le emissioni di CO2 riducendo al minimo gli spostamenti su strada e in elicottero. Combinando immagini e dati relativi a clima, ecosistema e piani di manutenzione boschiva attraverso algoritmi di apprendimento automatico, Hitachi Vegetation Manager consente una visibilità istantanea a livello di rete e migliori insights che permettono alle imprese di ottimizzare il processo decisionale.
    4. Hitachi Map è progettato per essere il punto di interazione principale per gli utenti, dai tecnici sul campo per ordini di servizio in un’area specifica, al team del centro di controllo per un’intera area o città che gestisce guasti o interruzioni del servizio. Si tratta di un “singolo pannello di controllo” dal quale gli utenti possono accedere a informazioni essenziali, prendere decisioni informate e agire immediatamente. Hitachi Map combina le informazioni provenienti da numerose applicazioni – EAM, APM, FSM, ADMS, GIS e altre ancora – in un’unica vista geospaziale interattiva e di facile utilizzo. Gli utenti possono accedere intuitivamente alle informazioni chiave disponibili immediatamente, senza dover navigare in più sistemi o interpretare variazioni contestuali. Questo approccio elimina il lavoro extra e i duplicati e riduce le emissioni di carbonio dovute a viaggi non necessari da e verso un sito.
    Hitachi Hitachi Energy Hitachi Vantara Intelligenza artificiale maschine learning sostenibilità
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