Atlas GmbH di Ganderkesee sta promuovendo l'uso dell'Intelligenza Artificiale nel settore delle macchine movimento terra. Il produttore tedesco di mini escavatori e pale gommate utilizza la tecnologia IA per l'ottimizzazione dei prodotti e il controllo dei processi. La strategia si concentra su applicazioni pratiche piuttosto che sulla digitalizzazione generica.
La manutenzione predittiva riduce i tempi di fermo
Atlas sviluppa sistemi di manutenzione basati su IA per la sua flotta di mini escavatori. Il software analizza i dati operativi dei sistemi di telematica in tempo reale. L'obiettivo è prevedere l'usura delle parti prima che si guastino. Il sistema valuta la pressione dell'olio idraulico, la temperatura del motore e le ore di funzionamento. Per le imprese di costruzione questo significa: meno fermi imprevisti, intervalli di manutenzione più brevi.
La tecnologia si basa su dati storici provenienti da diverse migliaia di macchine. Il modello IA impara i tipici pattern di guasto delle pompe idrauliche, delle guarnizioni e dei filtri. L'operatore riceve un avviso da tre a cinque giorni di esercizio prima del guasto previsto. Ciò gli dà il tempo di ordinare i pezzi di ricambio e pianificare la manutenzione. Atlas confronta la soluzione con i piani di manutenzione convenzionali: si punta a ridurre i tempi di fermo fino al 15%.
Aumento dell'efficienza attraverso il controllo intelligente della macchina
Un secondo focus riguarda l'ottimizzazione dei processi basata su IA per gli escavatori idraulici. Il software adatta il flusso dell'olio idraulico e il numero di giri del motore al compito di lavoro attuale. Durante lo scavo in terreno denso, il sistema aumenta automaticamente la pressione dell'olio idraulico. Durante i viaggi di trasporto leggeri, riduce la potenza. L'operatore deve intervenire manualmente meno frequentemente.
Atlas sta attualmente testando questa funzione in una flotta pilota di 50 macchine. I primi risultati mostrano risparmi di carburante dall'8 al 12% rispetto al funzionamento standard. Secondo il produttore, l'ammortamento della tecnologia è di circa 2.000 ore di esercizio. A pieno utilizzo corrisponde a circa due anni. Per i gestori di flotte con margini ridotti potrebbe essere interessante.
Autonomia: Atlas punta sui sistemi di assistenza anziché sull'automazione completa
A differenza di Komatsu o Caterpillar, Atlas non persegue una strategia di macchine completamente autonome. L'attenzione è rivolta ai sistemi di assistenza per il conducente. Un esempio è il livellamento automatico sui mini escavatori. Il sistema mantiene costante la profondità di scavo, senza che l'operatore debba correggere continuamente. La funzione utilizza dati dei sensori e algoritmi IA per l'analisi del terreno.
Un altro progetto riguarda la distribuzione del carico sulle pale gommate. L'IA calcola il peso ottimale per cucchiaia e avverte in caso di sovraccarico. Ciò protegge i pneumatici, il telaio e i componenti azionanti. Atlas sostiene: il conducente rimane responsabile, la tecnologia lo supporta solamente. Questo differisce dagli approcci di automazione completa di grandi produttori come Liebherr o Volvo CE.
La gestione dei dati come sfida
L'ostacolo maggiore per Atlas è l'integrazione di fonti dati eterogenee. Le macchine di diversi anni di produzione forniscono diversi set di dati. I modelli più vecchi senza interfaccia telematica sono difficili da collegare successivamente. La retrofittizzazione costa tra 1.500 e 3.000 euro a seconda del tipo di macchina. Questo è conveniente solo per macchine con almeno 3.000 ore di esercizio rimanenti.
Atlas sta lavorando a interfacce standardizzate per tutte le linee di prodotti attuali. A partire dal 2025, tutti i nuovi mini escavatori e pale gommate dovranno essere equipaggiati di serie con apparecchiature di controllo compatibili con l'IA. I costi aggiuntivi rispetto ai controlli convenzionali sono di circa il 5% del prezzo della macchina. Per un escavatore da 8 tonnellate ciò significa un sovrapprezzo di circa 3.000-4.000 euro.
Confronto con i concorrenti
Wacker Neuson utilizza l'IA principalmente per il software di gestione flotta per i noleggiatori. Liebherr si concentra su escavatori di grandi dimensioni autonomi nell'estrazione mineraria. Komatsu e Caterpillar investono molto in sistemi completamente autonomi per miniere a cielo aperto e grandi progetti. Atlas si posiziona come via pragmatica nel mezzo per il costruttore di medie dimensioni.
I Ganderkeseer puntano sulla velocità di implementazione anziché su progetti di ricerca a lungo termine. Tutte le funzioni IA dovranno essere disponibili in macchine di serie entro 18 mesi. Questo è significativamente più veloce rispetto alle grandi società, che spesso impiegano anni fino alla commercializzazione. Se questa strategia funzionerà dipende dall'accettazione del mercato. Molti costruttori sono scettici riguardo ai software complessi.
L'adattabilità pratica decide
Per l'operatore, alla fine conta il conto economico: l'IA risparmia più di quanto costa? Atlas calcola con risparmi annuali di 500-800 euro per macchina attraverso l'ottimizzazione di carburante e manutenzione. Con un parco di 10 macchine sono 5.000-8.000 euro all'anno. L'investimento in telematica e software si ammortizza in due o tre anni.
I critici lamentano la dipendenza dal software del produttore e dall'accesso ai dati. Per questo motivo Atlas offre un'interfaccia dati esportabile. L'operatore può trasferire i dati della macchina nei propri sistemi e lavorare con fornitori terzi. Questo aumenta la flessibilità, ma richiede competenze IT nell'azienda. Se la strategia IA avrà successo si vedrà nei prossimi due anni.
Atlas GmbH sta seguendo una strada propria tra le promesse high-tech e la realtà dei cantieri. La focalizzazione su sistemi di assistenza anziché su automazione completa potrebbe rivelarsi un vantaggio. Chi investe adesso dovrebbe calcolare con precisione: l'ammortamento dipende molto dalle ore di esercizio e dal profilo di utilizzo. Per i gestori di flotte con elevato utilizzo di macchinari, vale la pena dare un'occhiata attenta alle soluzioni di Ganderkesee.
