MANUTENZIONE PREDITTIVA : L’ aiuto di cui avevamo bisogno nella produzione

MANUTENZIONE PREDITTIVA con Diskover.it

Parlare di intelligenza artificiale ormai è all’ordine del giorno ma quella dell’intelligenza artificiale è sempre vista come una disciplina a sé. Si pensa sempre all’AI come una cosa ultra-tecnologica, vicina alla robotica di “Io Robot” e talmente lontana dalla nostra realtà quotidiana che ci sembra difficile inserirla nei contesti semplici in cui ogni giorno operiamo.

Eppure, ogni giorno, da quando apriamo gli occhi al mattino a quando impostiamo il timer in tv la sera prima di chiuderli per dormire, entriamo a contatto con strumenti di intelligenza artificiale.

Vi è mai capitato di portare l’auto al tagliando e alla fine vi siete ritrovati con una fattura tra le mani dagli importi esorbitanti? Nel momento in cui vi arriva la fattura, l’intervento è stato già fatto e oltre che lamentarvi non potrete far altro che raccomandarvi di cambiare officina la prossima volta.

Immaginate il danno su impianti molto più grandi e costosi di un’automobile.

Esiste un modo per evitare di affrontare tale pericolo periodicamente: passare dalla manutenzione programmata alla manutenzione on demand, passare quindi alla manutenzione predittiva.

La manutenzione predittiva è un tipo di manutenzione preventiva che viene effettuata individuando uno o più parametri che vengono poi misurati ed elaborati utilizzando appropriati modelli matematici allo scopo di individuare il tempo residuo prima del guasto. A tale fine si utilizzano svariate metodologie, come ad esempio la misura delle vibrazioni, la termografia, l'analisi delle correnti assorbite, il rilievo di vibrazioni anomale e tante altre.

Una variazione delle misure effettuate rispetto allo stato di normale funzionamento indicherà l'aumentare del degrado e permetterà di prevedere il momento del guasto.

Un esempio pratico potrebbe essere quello di installare sensori che, attraverso la

trasformata di Fourier, permetterebbero di capire non solo quando le merci in magazzino sono in esaurimento, ma anche quando una puleggia è in usura, così da poterla individuare e cambiare prima che l’usura manometta la sua funzione e vi siano danni notevoli all’intero processo produttivo, con conseguente fermo degli impianti e perdita di produzione.

Formula Trasformata di FOURIER

La manutenzione predittiva è certamente una conquista in termini di tempo e costi, oltre che di sicurezza sul posto di lavoro. Si riesce ad agire con la precisione di un laser da remoto.

Siamo nell’era dell’Industria 4.0 e il potenziale che ogni azienda si ritrova, manipolando i suoi stessi dati, è enorme. Una delle frasi a cui noi di Diskover siamo più affezionati è “la chiave per far crescere il tuo business è nei tuoi dati” ed è proprio così.

Le aziende spesso non comprendono che per velocizzare i propri processi non c’è bisogno di ulteriori dati e fonte esterne: basta la giusta organizzazione e acquisizione dei propri dati.

La piattaforma Diskover, ad esempio, permette di acquisire oltre 4.000 dati al secondo, relativi allo stato e alle impostazioni dell’impianto, rilevando dati sui motori, sui nastri o sulle caratteristiche visive del prodotto.

Facendo riferimento a un sistema di Edge Computing, i dati vengono prima di tutto prelevati, aggregati e trasmessi su una piattaforma cloud/server dove un sistema di machine learning è in grado di prevedere lo stato di funzionalità dell’impianto nonché l’insorgenza di un’anomalia.

Nel primo caso, bisogna essere in grado di garantire un sistema di manutenzione predittiva efficiente dove i tecnici riescono ad intervenire su specifiche parti dell’impianto avendo già tutte le informazioni necessarie sull’intervento da effettuare. Nel secondo caso, invece, bisogna essere in grado di prevedere l’insorgenza di un’anomalia prima che essa si verifichi.

La manutenzione predittiva rientra nella branca del Data Science e la figura che si occupa dello studio è il Data Scientist, figura con capacità non solo statistiche e informatiche ma anche e soprattutto capacità distintive per poter inserire i dati nel modello di business, molto richiesta negli ultimi anni.

La nostra sfida è portare il data science in tutte le realtà aziendali, migliorando l’efficienza dei processi produttivi e decisionali attraverso soluzioni personalizzate e innovative.

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