In the age of Industry 4.0, predictive maintenance is born, to reduce downtime with Artificial Intelligence, machine learning and condition monitoring.

ico-eng

How to reduce downtime with predictive maintenance,
AI, machine learning and condition monitoring

 

In the age of Industry 4.0, predictive maintenance is born, to reduce downtime with Artificial Intelligence, machine learning and condition monitoring.

The consequences of a non-optimized maintenance practice can no longer be ignored by companies that want to maintain a high standard of competitiveness. This is why in the age of digitalization the concept of predictive maintenance is gaining ground, the tool is used by the Smart Factory to prevent malfunctions of machinery and thus increase the efficiency of production plants.

Big Data, Internet of Things and Artificial Intelligence are the technologies that enable predictive maintenance, preventing damage before it actually occurs and thus allowing to reduce downtime and slowdowns of production lines – thus offering a better service to the end user – as well as lowering service and intervention costs.

The beating heart of this process is represented by artificial intelligence systems and machine learning algorithms, powered by multiple data sources, internal or external to the company.

Through Big Data management strategies, artificial intelligence solutions collect, cross-reference, historicize and process in real time all this information from which they learn with an ever increasing level of accuracy how to predict the behavior of machines.

 

ico-ita

Come ridurre i fermi macchina con la manutenzione predittiva,
AI, machine learning e condition monitoring

 

Nell’era dell’Industria 4.0 nasce la manutenzione predittiva, per ridurre i fermi macchina con Intelligenza Artificiale, machine learning e condition monitoring

 

Le operazioni di manutenzione dei macchinari industriali, tradizionalmente, sono sempre state di due tipi: correttive o preventive. Nel primo caso, l’intervento di riparazione si mette in atto a guasto avvenuto: questo determina inevitabili quanto inaspettati fermi macchina che causano i relativi ritardi nel processo di produzione. Nel secondo caso, invece, si stabilisce a priori quando l’apparecchiatura verrà sostituita, a prescindere dall’effettivo stato di usura delle varie parti che la compongono: il rischio qui è quello di non sfruttare componenti e macchinari fino all’esaurimento del loro ciclo di vita e di sostituire quindi un asset ancora effettivamente funzionante. Si tratta evidentemente di due approcci poco efficaci e inutilmente costosi che non forniscono alcun valore aggiunto in un’ottica di competitività industriale 4.0 ma, nonostante ciò, sono ancora oggi i due paradigmi maggiormente impiegati dalle aziende italiane.

Il mercato, però, oggi non fa più sconti a nessuno: impianti bloccati, interruzione del processo produttivo, ritardo nelle consegne… le conseguenze di una prassi manutentiva non ottimizzata non possono più essere ignorate dalle imprese che vogliono mantenere alto il proprio standard di competitività. Ecco dunque che nell’era della digitalizzazione si fa strada il concetto di manutenzione predittiva, lo strumento impiegato dalle cosiddette Smart Factory per prevenire i malfunzionamenti dei macchinari e aumentare così l’efficienza degli impianti produttivi.

 

Ridurre i fermi macchina grazie al condition monitoring

 

Sono Big Data, Internet of Things e Intelligenza Artificiale le tecnologie che abilitano la manutenzione predittiva, prevenendo il danno prima che questo si verifichi effettivamente e permettendo quindi di ridurre i fermi macchina e i rallentamenti delle linee di produzione – offrendo quindi un servizio migliore all’utente finale – oltre che di abbattere i costi di assistenza e di intervento.

Queste tecnologie declinano le attività manutentive in un’ottica smart e proattiva di condition monitoring, sfruttando il flusso costante di dati generati dai sensori wireless implementati sulle macchine industriali. In pratica è l’impianto stesso che, basandosi su specifici parametri predittivi e soluzioni di data analysis, diventa capace di monitorare la propria condizione – e quella dei suoi componenti meccanici – per poi comunicarla al personale preposto. L’operatore è quindi prontamente messo in condizione di identificare eventuali anomalie, valutare la situazione e decidere se predisporre o meno l’intervento manutentivo. Questo tipo di monitoraggio rivolto a una manutenzione predittiva, oltre a ridurre drasticamente la possibilità che si verifichino guasti e relativi fermi macchina, mette anche il personale nelle condizioni di poter ordinare in anticipo eventuali componenti. Non solo: ottimizza l’organizzazione del lavoro manutentivo, permettendo di pianificare eventuali altri interventi durante i tempi di fermo già prestabiliti.

 

Algoritmi di machine learning e manutenzione predittiva

 

Il cuore pulsante di questo processo è rappresentato dai sistemi di intelligenza artificiale e dagli algoritmi di machine learning, alimentati da più fonti di dati, interne o esterne all’azienda: informazioni contingenti (come quelle relative a temperatura, umidità, vibrazioni, consumi energetici o a dettagli meccanici ed elettronici) ma anche statistiche sul funzionamento di apparecchiature simili o nozioni provenienti da studi di settore. Per ottenere un livello di precisione ottimale con la manutenzione predittiva è inoltre necessario avere anche a disposizione uno storico riferito al funzionamento del singolo macchinario e questo richiede la gestione e l’archiviazione, per un certo periodo di tempo, di una mole davvero ingente di dati caratterizzati da formati e tipologie differenti.

Attraverso strategie di Big Data management, le soluzioni di artificial intelligence raccolgono, incrociano, storicizzano ed elaborano in tempo reale tutte queste informazioni dalle quali imparano con un livello di accuratezza sempre maggiore a prevedere il comportamento dei macchinari.

0 replies

Leave a Reply

Want to join the discussion?
Feel free to contribute!

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *