Manutenzione predittiva tra IoT e Machine Learning

È evidente ormai come la manutenzione predittiva sia un’attività fondamentale per tutte le aziende di produzione che vogliono ottenere grandi ritorni economici. Se un asset presenta delle anomalie o smette completamente di funzionare ci vorrà molto tempo e denaro prima di rimetterlo nuovamente in funzione, paralizzando nel frattempo l’attività produttiva.

Fortunatamente le pratiche di manutenzione si sono evolute andando di pari passo con la trasformazione tecnologica. Oggi, infatti, grazie ad una manutenzione predittiva non occorre più rischiare i downtime. Vediamo nel dettaglio allora quali sono le tecnologie protagoniste che hanno reso possibile questo cambiamento.

Manutenzione predittiva: il ruolo del machine learning

Le aziende del settore industriale devono fare i conti con il fatto che i macchinari sono soggetti a guasti e malfunzionamenti. Nessun macchinario/impianto ne è esente. Ed è per questo che le attività di manutenzione predittiva si rivelano l’alleato perfetto per le aziende manifatturiere. Si interviene, infatti, prima ancora che i guasti si presentino.

Come anticipato sopra, le tecnologie digitali hanno trasformato il settore industriale. Con l’avvento di Industry 4.0 le tecnologie, infatti, diventano il braccio destro delle fabbriche rendendole più flessibili e dinamiche.

Puntiamo i nostri riflettori sul machine learning e sulle soluzioni IoT. Vediamo infatti come gli algoritmi di apprendimento automatico e le soluzioni di Industrial IoT siano elementi chiave per svolgere attività di manutenzione predittiva. Ma facciamo un passo indietro e innanzitutto spieghiamo cosa si intende per machine learning.

Il machine learning è una branca dell’intelligenza artificiale che utilizza metodi statistici per migliorare la performance di un algoritmo nell’identificare pattern nei dati. Il machine learning abilita la manutenzione predittiva, motivo per cui le aziende devono essere pronte a sfruttarlo al meglio. In poche parole, i dati che provengono dai macchinari, grazie alla presenza di sensori intelligenti, permettono di allenare gli algoritmi di apprendimento automatico. Gli algoritmi di machine learning sono in grado di analizzare sia ciò che è successo in passato sia i dati in tempo reale. Più dati avrà a disposizione e più l’algoritmo di machine learning sarà in grado di fare previsioni accurate e prevedere quando si potrebbe verificare un malfunzionamento.

In questo contesto rivestono un ruolo centrale anche le soluzioni di Industrial IoT. Si ritrovano a far da collante tra i Big Data e i dispositivi intelligenti. Leggono e interpretano la grande mole di dati che provengono dal mondo industriale, li elaborano e possono svolgere attività di monitoring ma allo stesso tempo sono in grado anche di fare attuazioni in tempo reale (es: spegnere un macchinario).

Condition monitoring

La manutenzione predittiva non può prescindere da un’attività di monitoraggio. Negli ultimi anni è notevolmente aumentata l’importanza data al condition monitoring e ciò è dovuto alla trasformazione che ha coinvolto il panorama industriale con l’avvento delle tecnologie digitali. Inoltre, il crescente aumento dei dispositivi IoT ha favorito le attività di monitoring.

Per “monitoraggio delle condizioni” facciamo riferimento a tutte quelle attività di monitoraggio costante e in real time di macchinari, asset, impianti di un’azienda di produzione per controllare che tutti i parametri di funzionamento non superino una determinata soglia e non diventino un rischio per l’azienda. Fondamentali quindi per garantire un corretto monitoraggio sono i sensori intelligenti posizionati sopra i macchinari o in prossimità degli stessi. Qual è la loro funzione? Raccogliere tutti i dati provenienti dal panorama industriale e passarli alle soluzioni event driven che, in caso di anomalie, attivano processi in uscita per inviare alert e avviare processi volti ad intervenire.

Prospettive future

Basta soltanto un’ora di stop nella linea produttiva per avere decine di migliaia di euro di perdite. La manutenzione predittiva sta così convincendo sempre più aziende che è la strategia migliore per incrementare i profitti, diminuire i costi e aumentare la competitività sul mercato.

Grazie al continuo sviluppo tecnologico c’è anche chi si inizia ad approcciare a qualcosa che va oltre la manutenzione predittiva, ovvero l’Intelligent automation. Si tratta della possibilità di automatizzare processi e decisioni e definire scenari what/if. Un nuovo modo ancor più innovativo di pensare la fabbrica.