Machine Learning e Manutenzione predittiva

di Salvatore Di Bella

Un profondo mutamento dell’efficienza produttiva ha portato le aziende a modificare e moltiplicare le esigenze di manutenzione.

Gli approcci sono diversi a seconda dell’esigenza che può variare dalla necessità improvvisa di una riparazione, alla prevenzione e programmazione di interventi periodici fino all’approccio migliorativo che permette di prevedere interventi di miglioramento per gli impianti.

La gestione delle diverse tipologie di manutenzione non è un’impresa semplice: vanno calendarizzati gli interventi, bisogna far fronte tempestivamente ai guasti e tenere traccia delle riparazioni e sostituzioni, e vanno monitorate le scadenze previste in ambito sicurezza. Un approccio basato su sistemi tradizionali e documentazione cartacea richiede troppo tempo, troppe risorse e ha margini di errore troppo alti per essere davvero efficiente e rispondere ai bisogni della nuova industria.

Servono perciò soluzioni software in grado di gestire in modo coordinato tutti gli interventi e di fornire le informazioni giuste al momento corretto, gestire persone, scadenze e interventi e dare supporto alle decisioni.

Qui entra in gioco la manutenzione predittiva

Oggi, è possibile sviluppare modelli di comportamento delle macchine aziendali che, basati su dati analizzati precedentemente, riescono ad individuare in maniera quasi perfetta il tempo residuo reale primo che un determinato elemento si rompa effettivamente.

La manutenzione basata sui big data e sul machine learning consente così un intervento più efficace e mirato là dove il macchinario lo richiede.

Il risultato finale sarà così l’ottimizzazione delle risorse tecniche, umane e temporali.

Un esempio più concreto possono essere i modelli di visione artificiale che permettono a bracci robotici di riconoscere la posizione e l’orientamento dei pezzi che devono prendere dal nastro di trasporto, oppure sistemi di riconoscimento dei pezzi danneggiati o di prevenzione da possibili guasti.

Negli ultimi anni sono stati creati robot collaborativi che fanno uso di algoritmi di machine learning per imparare dagli operai esperti quali movimenti fare nelle varie lavorazioni. Queste piccole applicazioni, che i produttori di macchinari stanno mettendo a punto, sono il primo passo per il miglioramento della produttività e della semplificazione della manutenzione negli impianti industriali.

Insieme a questo è importante considerare anche i vantaggi che si possono avere grazie all’analisi dei dati raccolti durante tutte le fasi aziendali che è diventata condizione imprescindibile per creare sistemi di manutenzione predittiva, per migliorare il consumo energetico o la qualità effettiva del prodotto finito.

Queste applicazioni possono andare al di là di ciò che ogni singolo macchinario può fare, perché il macchinario conosce solo i propri parametri fisici, ma non ha un’idea complessiva dello stato dell’impianto; utilizzando invece i dati provenienti sia dai macchinari sia dall’ambiente circostante è possibile avere una visione più generale.

La manutenzione di un intero impianto è molto complicata, perché la fabbrica non è la somma dei suoi macchinari: se avessimo più macchinari in linea e anche uno solo di questi si guastasse, la linea intera dovrebbe essere bloccata completamente fino alla sostituzione o riparazione del macchinario guasto. Al contrario, in un impianto con più linee, il guasto di una sola di esse non pregiudicherebbe la funzionalità delle altre.

Infine bisogna anche contare la componente umana, che ha un ruolo fondamentale nella gestione della fabbrica.

In futuro ci possiamo aspettare sistemi capaci di identificare le concatenazioni di eventi che portano ad un possibile guasto, capaci quindi di dire se si verificherà un errore basandosi su ciò che è avvenuto sul sistema fino a quel momento. Tante aziende in tutto il mondo si stanno cimentando nell’impresa di fornire sistemi di facile uso e che possano dare valore aggiunto all’attività degli imprenditori.

Il futuro risiede ormai in queste tecnologie e i dati sono il punto di partenza, perché con un mezzo così potente un imprenditore può gestire in modo più razionale il buon funzionamento della produzione.

Se ti stai chiedendo se la tua azienda può beneficiare di soluzioni di intelligenza artificiale oppure hai intenzione di adottarla in futuro, contattaci per una valutazione in tempo reale.

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