Giambattista Gruosso, Politecnico di Milano (Italy) - giambattista.gruosso@polimi.it

Vehicles that generate more energy than they consume, ware-houses connected in a network like a cardiovascular system, goods that transport themselves. While it is tempting to dis-miss these ideas as science fiction, logistics is in fact the sec-tor that is seeing the most rapid introduction of new technol-ogies and methods. In the constantly-evolving world of the modern factory, logistics is one of the key factors linking smart production with smart processes. Its goal is to im-prove efficiency in terms of product distribution to end customers and logistics management inside factories. In the first case - the distribution of goods to customers - it is easy to analyse trends, which underpin all movements of goods and persons and benefit from best practices in sec-tors outside industry. Given that a wide range of processes have be smoothly interconnected, development occurs slow-ly within a highly varied and complex framework character-ised by multiple drivers of innovation. The most significant of these is the need to implement sustainable logistics, taking account not only of the environmental impact of goods distri-bution (using low-emission vehicles) but also of the social im-pact and interaction with “smart cities” (the new distribution model must coordinate with the daily lives of citizens). The development of these new models requires the implementa-tion of a cloud system where data are collected and analysed in order to effectively predict the supply and delivery needs for manufactured products.

As for internal factory logistics, two trends can be observed, both of which are closely linked to automation. The first in-volves the implementation of automated warehouses with a highly integrated level of robotics, the second autonomous vehicles. Although these trends may sound rather futuristic, in reality they are closer than one might think in a number of manufacturing sectors. What’s more, they would bring enor-mous advantages in terms of the efficiency of the logistics system as a whole and the safety and reliability of the en-tire chain. Both these intra-logistics aspects are interesting to analyse, because they have a direct bearing on company or-ganisation and efficiency. Intra-logistics must meet all needs of companies and is therefore closely linked to the social megatrends that the world of trade and industry must ad-dress. Production must increasingly meet the twin needs of highly variable volumes and a wide product range in response to trends in consumer taste, as well as the newly emerging re-quirements of mass customisation.

Veicoli che generano più ener-gia di quanta ne consumino, magazzini collegati in rete co-me un sistema cardiovascola-re, merci che si trasportano da sole, è solo fantascienza? Forse lo sarà, ma sicuramente il settore della logistica è quel-lo che sta vedendo sempre di più l’introduzione di nuove tec-nologie e modi d’uso.In un contesto sempre in evo-luzione, come è la fabbrica moderna, la logistica diventa uno dei punti chiave per le-gare le produzioni intelligen-ti con i processi intelligen-ti. L’obiettivo è ottenere effi-cienze sia in termini di distri-buzione dei prodotti verso il cliente finale, sia per la ge-stione della logistica interna agli stabilimenti. Nel primo caso - la distribu-zione di merci verso il cliente - è facile analizzarne i trend, poiché si colloca alla base di tutti gli spostamenti di cose e persone e trae beneficio dalle buone pratiche attivate in set-tori differenti da quello indu-striale. Coinvolgendo proces-si molto vasti che devono es-sere ben rodati tra di loro, l’e-voluzione è lenta e si inserisce in un quadro molto variega-to e complesso, dove le spinte all’innovazione sono moltepli-ci. Prima fra tutte vi è la ne-cessità di implementare una logistica sostenibile, che tenga conto non solo dell’im-patto ambientale insito nel-la distribuzione di merci (utiliz-zando veicoli a basse emissio-

ni), ma anche dell’impatto socia-le e dell’iterazione con le “smart cities” (il nuovo modello di distri-buzione deve infatti coordinarsi con la vita quotidiana dei citta-dini). Lo sviluppo di questi nuo-vi modelli richiede l’implemen-tazione di un sistema “on the Cloud” dove i dati, raccolti e analizzati, consentano di preve-dere in modo efficace le esigen-ze di approvvigionamento e di consegna dei prodotti lavorati.

Sul fronte della gestione del-la logistica interna agli stabi-limenti, sono due i trend ana-lizzabili, entrambi fortemen-

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Logistica e assistenza remota come fattori chiave della competitività

Logistics and remote assistence as the keys to competitiveness

incontro alle tendenze di gusto del consumatore, ma anche al-la nuova esigenza della “mass customization” (personalizza-zione di massa). Una tendenza con la quale pro-duzione e logistica interna de-vono fare i conti è, pertanto, la maggiore flessibilità dei siste-mi di produzione: questi devo-no essere sempre più modula-ri fino ad arrivare allo scenario futuro, in cui dovrà essere pos-sibile cambiare un processo di fabbricazione del prodotto gior-no per giorno. Un traguardo raggiungibile solo mettendo in rete, sistematicamente, le risor-se di produzione, la logistica in-terna e l’operatore responsabile dei processi di produzione.Basti immaginare cosa diven-terà l’intra-logistica quando ogni singolo processo entrerà a far parte di una rete intelli-gente e quando i beni prodot-ti saranno in grado di comu-nicare con l’apparecchiatura utilizzata per il loro trasporto. Tutto questo permetterà di ge-stire e controllare l’intero flusso di merci, ma nello stesso tem-po abiliterà la gestione autono-ma dei veicoli. I fondamenti dell’Industria 4.0, compresi i sistemi di traccia-bilità, i sensori, la connettività e i Big Data sono sicuramente di casa in questo contesto, e a guardare bene non sono con-cetti del tutto nuovi. Quello che c’è davvero di nuo-vo è che i tempi sono maturi per una diffusione di massa di idee e processi per ora implementati

te connessi all’automazione: il primo riguarda l’implemen-tazione di magazzini auto-matizzati con una forte in-tegrazione della robotica, il secondo è relativo ai veicoli autonomi. Questi orientamen-ti possono sembrare futuribili, ma in realtà sono molto più vi-cini di quanto si possa pensa-

re in diversi settori manifat-turieri, e introdurrebbero

un enorme vantaggio sia in termini di efficienza dell’intero sistema lo-gistico, sia in termini

di sicurezza e di af-fidabilità dell’intera

catena.In particola-

re, entram-bi gli aspetti dell’intra-lo-

gistica sono interessanti da

analizzare poiché impattano diretta-mente sull’organiz-zazione aziendale e sulle efficienze. Par-

tendo da questo pre-supposto, l’intra-lo-gistica deve soddi-

sfare tutte le esigenze create su misura dal-

le imprese ed è pertan-to fortemente legata ai me-gatrend sociali che il mondo del commercio e dell’indu-stria devono affrontare. Lo scenario della produzione è caratterizzato sempre più da volumi di prodotto molto va-

riabili, con un’ampia gam-ma produttiva per andare

This means that production and internal logistics must follow the trend towards increased flexibility of production sys-tems. These systems need to be increasingly modular with the future aim of developing manufacturing processes that can be changed on a daily basis. This can only be achieved by creating a network that systematically links together pro-duction resources, internal logistics and the production line opera-tor. Imagine what intra-logis-tics will become when each individual process is part

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solo in progetti pilota o in fase di ricerca, e l’industria è per-tanto chiamata ad attuare que-sti principi per l’implementa-zione del concetto di fabbrica intelligente. E non è solo una questione tecnologica, perché lo sviluppo della tecnologia non sarà più sufficiente. So-lo con la conoscenza dei pro-cessi e un’idea di ciò che ren-de smart una fabbrica, si potrà realizzare davvero una innova-zione nel modo di produrre. La chiave di tutto questo è la tracciabilità delle varie fasi di produzione, con l’obiettivo di implementare processi deci-sionali in tempo reale, in gra-do di interagire direttamente con esse.

Quale è il profilo tipo di que-sto cambiamento? È neces-sario partire dal tessuto del-le piccole e medie realtà indu-striali che si muovono sul mer-cato con lo spirito “artigiano” di chi è in grado di rispondere in modo flessibile alle richieste

del mercato. Un mercato che ri-chiede prodotti personalizzati consegnati in tempi ridotti, do-ve i concorrenti più grandi, con impegni finanziari importanti, possono permettersi di amplia-re i magazzini per avere sempre prodotto disponibile. Le azien-de di dimensioni inferiori posso-no invece lavorare sull’ingegne-rizzazione di prodotto e di pro-cesso per comprendere quali sono i punti cruciali e implemen-tare politiche di efficienza e fles-sibilità. Il primo passo è la map-patura di tutti i punti di raccolta materiali gestendone i parametri caratteristici. Il secondo richiede la riprogettazione logica dei ma-gazzini e dei relativi centri lavo-ro. Infine, occorre introdurre un sistema automatico di gestione just in time delle attività di as-semblaggio, combinato con un sistema di monitoraggio delle varie fasi di lavorazione, magari tramite tecnologia RFID (etichet-ta elettronica) e sistemi robotiz-zati di movimentazione e pal-lettizzazione. Il risultato è un si-

of an intelligent network and when manufactured goods are capable of communicating with the equipment used to transport them. It will be possible to manage and control the entire goods flow, while at the same time allowing for in-dependent vehicle management. The fundamentals of Indus-try 4.0, including traceability systems, sensors, connectivity and Big Data, are ideally suited to this situation, and in reali-ty are not entirely new concepts. What is really new is that the time has come for mass diffusion of ideas and processes that so far have been adopted only in pilot projects or in research. Industry must now embrace these principles and implement the smart factory concept. Moreover, technological develop-ment on its own will no longer be sufficient -it is only through knowledge of processes and of what makes a factory smart that it will be possible to truly innovate production activities. The key to all of this is traceability of the various produc-tion stages with the aim of implementing interactive re-al-time decision-making processes.

What form will this change typically take? It will start out from small and medium-sized industrial companies that have sufficient flexibility to respond to the needs of the market. In response to demand for rapid deliveries of customised products, the largest competitors with significant financial re-sources can afford to expand their warehouses to ensure that products are constantly available. Smaller companies instead need to focus on product and process engineering in order to identify critical points and adopt policies to improve effi-ciency and flexibility. The first step involves mapping all the materials collection points and managing characteristic pa-

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rameters. The second involves redesigning the warehouses and work centre logic. Finally, it is necessary to introduce an automatic just-in-time assembly activity management system, combined with a monitoring system for the various process-ing phases, if possible using RFID (electronic labelling) tech-nology and robotic handling and palletising systems. The re-sult is a system with simple features but a complex nervous system that is strongly focused on the new challenges of the Factory 4.0, in other words computer-assisted systems that control entire work processes fully automatically. These autonomous systems are capable of handling an entire pro-cess fully independently.Modern logistics systems have very little in common with the one-dimensional goods storage and distribution systems that we have been accustomed to in the past. As previous-ly mentioned, this is due to the development of cloud soft-ware technologies that create a new level of interactivi-ty between all players involved in the process of change. The key to this process is data, which must be collected, pro-cessed and associated with processes and goods. Informa-tion must flow between machines in real time so that process data can have a lasting impact on production activities. And it is here that the methods for storing and analysing Big Data play a particularly important role, as they ensure that all data (current and forward-looking) become available rapidly.

The challenges are enormous. First of all it is necessary to implement a traceability system that uses innovative tech-nologies based on the paradigms of RFID or the Internet of Things (IoT) which are capable of locating and acquiring in-

po reale in modo che i dati pro-cessati possano avere un effet-to permanente sulla produzio-ne in corso. Ed è qui che le mo-dalità di conservazione e anali-si dei BigData giocano un ruo-lo particolarmente importante, in quanto assicurano che tutti i dati - attuali e previsionali - sia-no disponibili rapidamente e in tempo reale.

Le sfide connesse sono immen-se. Per prima cosa è necessa-rio implementare un sistema di tracciabilità con tecnologie in-novative basate sui paradig-mi degli RFID o dell’Internet of Things (IoT) che siano in grado non solo di localizzare, ma an-che di acquisire informazioni in modo autonomo. La seconda sfida è legata all’enorme flus-so di dati che ne consegue, che richiede una vasta riorganizza-zione dell’infrastruttura IT.A questo punto viene sponta-neo chiedersi se prima o poi le tecnologie intelligenti verranno pienamente accettate in produ-

stema semplice nei lineamen-ti, ma complesso nel sistema nervoso, fortemente orientato alle nuove sfide della fabbrica 4.0: sistemi assistiti da com-puter che controllano in mo-do completamente automa-tico interi processi di lavoro; possono operare autonoma-mente e sono quindi in grado di gestire un intero processo in modo indipendente.La logistica dei tempi moder-ni ha molto poco in comune con l’archiviazione “monodi-mensionale” e la distribuzione di beni a cui ci siamo abituati fino ad oggi. Ciò è dovuto, co-me già sottolineato, alle tec-nologie di software “on the Cloud” che consentono un nuovo livello di interattività tra tutti i soggetti coinvolti in questo processo di cam-biamento. Il punto centrale di questo processo è il dato, che va associato ai processi e ai beni, va raccolto e proces-sato. Le informazioni devono fluire tra le macchine in tem-

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formation autonomously. The second challenge relates to the consequent enormous flow of data, which requires a major reorganisation of the IT infrastructure. At this point the ques-tion arises as to whether smart technologies will sooner or later be fully accepted into production and what the conse-quences will be for warehouse logistics. The most interest-ing challenge in the context of Industry 4.0 is that of intel-ligent transport systems, the so-called “cellular transport systems”. These consist of swarms of autonomous vehicles that can perceive their surroundings using laser scanners, infrared sensors and RFID chips and can navigate to their destinations inde-pendently. These devices do not require a central control system and can exchange incoming transport orders, set the rules governing rights of way and share data on the position of each vehicle in the ware-house. The fact that each shuttle per-forms its own decentralised data pro-cessing means that the entire con-trol system develops in a distributed fashion. And if interruptions occur, the swarm of vehicles reacts independently.

But is this future scenario still a long way off? Perhaps it is, but if we look around we may discover that it’s closer than we thought. The latest remote assistance technologies on the other and are now well estabilished.

trale, questi dispositivi posso-no scambiare gli ordini di tra-sporto in arrivo tra di loro, impo-stare le regole che disciplinano il diritto di passaggio e condivi-dere i dati sulla posizione di ogni veicolo nel magazzino. Dal mo-mento che ogni navetta elabora le informazioni in modo decen-trato, l’intero sistema di control-lo si sviluppa in modo distribui-to e, se si verificano interruzio-ni, lo sciame di vetture reagisce in proprio.

Ma siamo ancora lontani da questo futuro? Forse se ci guardiamo intor-no lo scopriamo più prossimo di quanto immaginiamo. Quel-lo che è già realtà consolidata, invece, sono le nuove tecno-logie per l’assistenza remota.

Teleassistenza e te-lecontrollo dei be-

ni strumentali sono due temi non nuo-vi nel panorama dell’automazione. Le prime espe-

zione e quali saranno le con-seguenze nella logistica di ma-gazzino. La sfida più interes-sante, in ottica di Industria 4.0, sono i sistemi di traspor-to intelligenti: i cosiddetti “sistemi di trasporto cellula-re”. Si tratta di sciami di veicoli autonomi che possono perce-pire l’ambiente circostante uti-lizzando in modo indipenden-te scanner laser, sensori a in-

frarossi, e chip RFID, e na-vigare alle rispettive destina-

zioni in maniera autonoma. Senza necessi-

tà di un si-stema di control-lo cen-

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rienze in questo contesto ri-salgono agli anni ‘80 con l’in-troduzione di sistemi di comu-nicazione sempre più efficien-ti ed efficaci, ma solo ai gior-ni nostri si può parlare della nascita di una vera e propria scienza multidisciplinare.Oggi questi due ambiti tecno-logici stanno vivendo, infat-ti, una nuova primavera grazie alla diffusione di nuove tecno-logie abilitanti che permettono lo sviluppo di servizi partico-larmente appetibili. Una ulteriore spinta sta prove-nendo dalla diffusione di una cultura della manutenzione, che vuole aumentare l’effica-cia dei processi, senza neces-sariamente un incremento dei costi.La diffusione dei concet-ti dell’Industria 4.0 sta cam-biando notevolmente il pano-rama: le macchine sono sem-pre più connesse e sensoriz-zate e questo aiuta i costrut-tori a ottimizzare efficacemen-te la manutenzione, offrendo il miglior supporto possibile: an-ziché raggiungere la sede del cliente, il tecnico può accede-re alle macchine a distanza per diagnosticare la fonte del pro-blema o fornire supporto du-

rante l’installazione e la manu-tenzione. In entrambi i casi, il cliente può beneficiare di tempi di rispo-sta più rapidi e contare su tut-te le risorse tecniche del team aziendale invece che su quelle del singolo operatore.Il punto di partenza di tut-to questo è un cambio di pro-spettiva: i servizi diventa-no il centro di un nuovo mo-do di creare valore. Il panora-ma economico internazionale mostra infatti come le imprese costruttrici di beni strumentali che hanno abbinato servizi al-la sola vendita del bene hanno acquisito posizioni di vantag-gio sui mercati rispetto ai mo-delli di vendita tradizionali.In altre parole, si passa dal modello di azienda che man-tiene il prodotto come nu-cleo del suo Business Model (e che determina pertanto la sua competitività lavorando su prestazioni, aprezzo e flessibi-lità) a quello di azienda che ve-de il servizio come cuore della sua “value proposition”, traen-do marginalità dall’ottimizza-zione dei costi di gestione.

Progettare oggi un buon ser-vizio di Teleassistenza non

Remote assistance and monitoring of capital equipment is hard-ly a new concept in the automation sector. The first experiments date back to the 1980s with the introduc-tion of increasingly efficient and effective communication sys-tems, but it is only recently that a truly multidisciplinary science has begun to emerge.These two technological areas are now seeing a revival thanks to the diffusion of new enabling technologies that allow particular-ly attractive services to be developed. A further boost has come from the dissemination of a culture of maintenance that aims to improve the effectiveness of process-es without automatically increasing costs.The situation is being further revolutionised by the diffusion of the concepts of Industry 4.0. Machines are increasingly interconnected and sensorised, a fac-tor that helps manufacturers optimise maintenance and techni-cal support. Rather than having to travel out to customers’ sites, engineers can access machines remotely to diagnose problems and pro-vide assistance during installation and maintenance. In both cas-es customers benefit from faster response times and can make use of all the technical resources provided by the company team rather than just those of the individual service engineer. The starting point for all this is a new vision in which services are seen as a new way of creating value. This is reflected in the international economic scenario in which capital goods manufacturers who have succeeded in combining customer support with a strong sales performance have gained a competitive advantage over those that continue to adopt tra-ditional sales models.This reflects a transition from a business model focusing on products (which therefore determine competitiveness through improved performance, price and flexibility) to a corporate vi-sion that places service firmly at the heart of its value proposition and generates profit margins by optimising management costs.To create an effective remote assistance service today it is es-

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può prescindere da due aspetti fondamentali. Il primo, puramente economi-co, prevede un’attenta pianifi-cazione dei costi e dei prezzi di vendita del servizio; il secondo, di carattere tecnologico, richie-de la corretta pianificazione del flusso di lavoro e delle tecnolo-gie abilitanti usate. Il punto chiave è l’integrazio-ne delle tecnologie ICT e Bi-gData nelle tradizionali auto-mazioni di macchinario e di processo. È indubbio che questa inno-vazione può migliorare il coor-dinamento tra le varie funzio-ni di progettazione, assistenza post vendita e ricambistica, ma la comprensione di questo mo-dello richiede un’attenta analisi. L’architettura tipica vede una centrale operativa come cuore del sistema. Questo punto di smistamen-to delle informazioni può esse-re presidiato o automatizzato e ha il compito di raccogliere da-ti dal campo, analizzarne i KPI (key performance index) e for-mulare le opportune strategie. La raccolta delle informazio-ni viene dal campo e non esi-ste un’unica ricetta per definire quale sia il set ottimale di misu-re da implementare. Qui entra in gioco la capaci-tà del costruttore di mettere in relazione i dati con i KPI e le azioni da intraprendere. Diventa pertanto necessaria una stretta collaborazione tra l’ufficio tecnico che progetta e sviluppa la macchina e l’ufficio addetto al customer care che ne segue l’intero ciclo di vita.

Ciò che serve prevalente-mente sono degli Smart Da-ta in grado di fornire le infor-mazioni utili. Nelle architetture più comples-se si definisce un gemello vir-tuale del macchinario, in gra-do di fornire in simulazione un benchmark del sistema in esa-me che si arricchisce di dettagli man mano che le informazioni vengono raccolte.

L’attuazione di questo approc-cio è basato essenzialmente su quattro passi:

1. La raccolta dei dati: Può avvenire sia offline che onli-ne, attraverso la misura di grandezze significative (ad esempio dati di vibrazione, caratteristiche elettriche de-gli attuatori), ma anche con-dizioni di contorno (come umidità, temperature e dati di processo).

Questi dati si distinguono essenzialmente in due cate-gorie, dati di guasto e dati di processo.

2. L’analisi dei dati: Per pri-ma cosa i dati necessita-no di essere validati e ripu-liti per evitare che condizio-ni come l’avviamento pro-duttivo o il suo arresto pos-sano introdurre delle cattive interpretazioni del funziona-mento del sistema in esame. Le informazioni così raccol-te possono essere impiega-te per confrontarle con delle soglie definite, oppure usate come ingressi di modelli ma-tematici statistici o analitici

sential to take account of two key factors. The first is purely economic in nature and involves careful planning of the costs and prices of the service. The second regards technology and requires effective plan-ning of the workflow and of the enabling technologies used. The key point is integration of ICT and BigData technol-ogies into traditional machinery and process automation. Innovation can certainly improve coordination between the various company figures responsible for design, after-sales support and spare parts, but careful analysis is needed in or-der to properly understand this model. The typical architecture is centred around an operations cen-tre, which can be either manned or automated and serves to collect data from the field, analyse KPIs (key performance in-dicators) and formulate appropriate strategies. As information is acquired from the field, there is no unique formula for determining the optimal set of measures to be adopted. The crucial factor is the manufacturer’s ability to link the data with the KPIs and with the actions that need to be taken. This leads to a need for close collaboration between the tech-nical department whose job is to design and develop the ma-chine and the customer care department responsible for pro-viding support throughout the machine’s entire life cycle.For this purpose, Smart Data capable of providing useful information is needed. In more complex architectures, a virtual twin of the machine is generated in order to simulate a system benchmark, which ac-quires greater detail as information is collected.

This approach consists essentially of four steps:

1. Data collection: Data can be collected either offline or on-line by measuring significant values (for example vibration data and electrical characteristics of the actuators), along with boundary conditions such as humidity, temperature and process data).

These data can be divided into two main categories, fault data and process data.

2. Data analysis: Firstly, the data need to be validated and cleaned to ensure that conditions such as production starts or stops do not result in incorrect interpretations of the system’s operation.

The acquired information can then be compared with the set thresholds or used as inputs for statistical or analytical

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che offrono una buona pre-visione del comportamento del macchinario.

3. Decisione delle azioni cor-rettive: Una volta determina-te le condizioni di guasto e i componenti oggetto dell’in-tervento, è il momento di scegliere le azioni correttive e il tempo in cui intervenire.

Questo è il punto crucia-le che caratterizza la corret-ta implementazione del mo-dello di teleassistenza che si vuole realizzare.

È necessario che i sistemi di business intelligence sia-no in grado di dialogare con le funzioni tecniche per de-cidere la strategia migliore da condurre senza spostar-si dalla sede aziendale.

A supporto di questa fase di-venta cruciale affiancare ai classici dati anche informa-zioni che provengono da si-stemi integrati di visione e di Realtà Aumentata.

4. Implementazione della ma-nutenzione e della teleas-sistenza: È questo il punto chiave del servizio di teleas-sistenza, dove le tecnologie di nuova generazione pos-sono venire in aiuto, in modo particolare la Realtà Aumen-tata.

La Realtà Aumentata (AR) è una delle tecnologie abilitanti più promettenti in questo con-testo e permette di aggancia-re agli oggetti del mondo rea-le livelli aggiuntivi di informa-zione digitali attraverso l’impie-go di dispositivi come compu-ter portatili e tablet, ma anche

nuovi sistemi indossabili, come occhiali appositi.Nella fase di gestione dei mac-chinari, il controllo delle parti della macchina o dell’impianto elettrico può essere risolto gra-zie all’impiego di tali dispostivi su cui trasmettere informazioni dettagliate, in sovraimpressione rispetto a ogni singola parte su cui si devono effettuare control-li o interventi. Queste informazioni posso-no essere fisse oppure appari-re come cartelli “pop up” a fian-co delle componenti di cui si necessita ulteriore spiegazione, oppure come manuali interatti-vi a bordo macchina allo sco-po di fornire istruzioni al tecni-co sulle corrette procedure di intervento.Appare chiaro pertanto come questa tecnologia supporti e velocizzi le operazioni sul cam-po aumentando, nel contempo, i livelli di efficienza e di effica-cia dei sistemi di teleassistenza. Alcune statistiche indicano mi-glioramenti della performan-ce fino al 30% e un maggiore coinvolgimento degli operatori. Sul fronte costi esistono po-tenziali di riduzione fino al 25% grazie ad una più efficien-te manutenzione, sostituzione di componenti, identificazione e definizione delle reali condi-zioni di guasto, a volte solo ap-parenti. Oltre a minimizzare l’errore umano garantendo maggio-re sicurezza, vi è la possibilità concreta di offrire un supporto esteso e più efficace al clien-te finale con l’implementazio-ne di nuovi servizi che vanno a incrementare la catena del va-lore. 5

mathematical models that provide an accurate predic-tion of the machine’s behaviour.

3. Choice of corrective action: After determining the fault conditions and the components involved, the next step is to choose the corrective actions that need to be taken and when. This is crucial to ensure correct imple-mentation of the remote assistance model.

The business intelligence systems must be able to dia-logue with the technical department in order to deter-mine the best strategy without having to leave the com-pany premises.

At this stage it is crucial to combine conventional data with information provided by integrated vision and aug-mented reality systems.

4. Implementation of maintenance and remote assis-tance: This is the key point of the remote assistance service, and it is here that next-generation technolo-gies, especially augmented reality, can prove useful.

Augmented reality (AR) is one of the most promising en-abling technologies for these applications. Through the use of devices such as laptop computers and tablets, as well as new wearable tech such as dedicated glasses, real-world objects can be associated with addi-tional levels of digital information. During the machine management stage, the machine or electrical system components can be supervised using these devices in order to view detailed information asso-ciated with each individual part requiring checks or servic-ing. This information can be displayed constantly or may appear as popup windows next to the components re-quiring additional information, or as interactive manuals on-board the machine with the purpose of instructing the technician on the correct procedures to follow.This technology therefore clearly facilitates and speeds up operations in the field while at the same time improving the efficiency and effectiveness of the remote service sys-tems. Statistics have revealed an up to 30% improvement in performance and greater involvement on the part of operators. Costs may potentially be cut by up to 25% by performing more efficient maintenance, replacing com-ponents and identifying real as opposed to apparent fault conditions.As well as minimising human error and ensuring greater safety, these technologies offer a real opportuni-ty to provide extensive and more effective support to end customers by introducing new services that enhance the value chain. 5

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