Immaginare un futuro basato sull'apprendimento automatico per la manutenzione predittiva
La manutenzione predittiva è un approccio basato sui dati per la manutenzione di attrezzature, asset ed edifici. Quando implementata in modo efficace, la manutenzione predittiva può aiutare i team di manutenzione a rimanere qualche passo avanti rispetto ai problemi, il che significa maggiore produttività e una drastica riduzione dei costosi tempi di inattività non pianificati.
La manutenzione predittiva non è una novità. L'approccio sta guadagnando popolarità negli ultimi decenni. Oggi, i progressi nell'intelligenza artificiale (IA) stanno già iniziando a portare la manutenzione predittiva a un livello successivo. Ma alla fine, l'apprendimento automatico (ML) porterà probabilmente una nuova rivoluzione nella manutenzione.
Cos'è la manutenzione predittiva?
Manutenzione predittiva è un approccio proattivo alla manutenzione in rapida crescita, che combina il monitoraggio delle condizioni e l'analisi dei dati per prevedere (e aiutare a prevenire) i guasti prima che si verifichino.
L'approccio si basa su dispositivi Industrial Internet of Things (IIoT), come i sensori di monitoraggio delle condizioni, per raccogliere dati sui cambiamenti nei livelli di vibrazione, suono e temperatura, tutti indicatori chiave dello stato di salute e delle prestazioni delle risorse. Confrontando i dati in tempo reale con i dati storici delle apparecchiature, i team di manutenzione possono identificare rapidamente i primi segnali di un problema.
Più dati hai, più precisamente puoi individuare i difetti nelle tue apparecchiature e risolverli prima che diventino problemi più grandi. Con segnali di avvertimento precoci, i tuoi team di manutenzione possono intervenire ed effettuare le riparazioni necessarie, come il serraggio o la sostituzione di componenti allentati o usurati della macchina.
In che modo la manutenzione predittiva riduce i tempi di fermo?
La manutenzione predittiva può eliminare guasti imprevisti risolvendo in modo proattivo piccoli problemi di manutenzione prima che sfuggano di mano. In molti casi, la manutenzione predittiva può anche risparmiarti la fatica di eseguire ispezioni manuali perché la tecnologia monitora continuamente i tuoi asset per rilevare segnali di salute, trasmettendo tali dati ai tuoi team di manutenzione in tempo reale e avvisando il personale di manutenzione quando è richiesta la loro pronta attenzione.
Oggi l'intelligenza artificiale promette già di fare manutenzione predittiva più efficace, aiutando i team ad analizzare i dati sulle condizioni delle macchine e a formulare raccomandazioni in modo che i team possano massimizzare i tempi di attività delle macchine e ottimizzare i programmi di manutenzione. Ma in futuro, l'apprendimento automatico potrebbe sbloccare ancora più capacità.
Cos'è il Machine Learning per la manutenzione predittiva?
Il machine learning è un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale, che consente ai computer di imitare certi aspetti dell'intelligenza umana. Il machine learning probabilmente non sostituirà mai il cervello umano, ma è incredibilmente potente per automatizzare certi compiti, in particolare per analizzare grandi volumi di dati in modo rapido e accurato. Gli algoritmi di machine learning già eccellere nel ragionamento induttivo, o trarre conclusioni basate sulle performance passate. Non è facilmente disponibile oggi, ma queste capacità potrebbero rendere l'apprendimento automatico una scelta naturale per le applicazioni di manutenzione predittiva.
Per dirla in breve, il software di apprendimento automatico può "leggere" montagne di dati molto rapidamente, molto più velocemente di quanto potrebbe fare un essere umano. Può quindi organizzare quelle informazioni e identificare degli schemi. Nel tempo e con dati sufficienti, gli algoritmi di apprendimento automatico potrebbero potenzialmente fare previsioni altamente accurate basate su quei dati.
Cosa significa questo per la manutenzione predittiva? Significa che, un giorno in futuro, una volta che il software avrà raccolto dati sufficienti sulle prestazioni di base e sulle condizioni operative delle macchine, ML potrebbe identificare automaticamente i modelli di vibrazione, suono e/o temperatura che indicano che una parte è prossima a rompersi e prevedere quando l'attrezzatura deve essere riparata. L'apprendimento automatico ha anche la capacità di autocorreggersi e migliorare continuamente. Da una prospettiva di manutenzione, ciò significherebbe che le previsioni dell'algoritmo ottengono effettivamente better e più precisi nel tempo, man mano che il software continua a raccogliere e analizzare i dati dalle macchine.
Come l'apprendimento automatico per la manutenzione predittiva migliorerà alla fine le tue macchine
La manutenzione predittiva ha due componenti di base. La prima componente è il monitoraggio delle condizioni, che si riferisce al processo di raccolta continua di dati sulle condizioni delle tue attrezzature. La seconda componente è l'analisi dei dati, ovvero l'analisi di tali dati per trovare indicatori di salute e prestazioni delle tue risorse.
Fino a poco tempo fa, i tecnici dovevano raccogliere manualmente i dati sullo stato di salute delle macchine, che erano solo un'istantanea di un punto nel tempo. Quindi, i professionisti della manutenzione avrebbero dovuto setacciare tutti i dati e dargli un senso. Oggi, i dispositivi IoT possono raccogliere e trasmettere questi dati automaticamente, senza la necessità di metodi di raccolta dati manuali e soggetti a errori. Da lì, il software di apprendimento automatico può analizzare i dati e utilizzarli per fare previsioni accurate basate su condizioni in tempo reale.
L'apprendimento automatico è una soluzione perfetta per la raccolta dati basata su IoT. La tecnologia IoT significa che i dati possono essere raccolti in quantità maggiori che mai. Inoltre, elimina l'errore umano che in passato ostacolava l'archiviazione di tali dati. Ma tutti questi dati possono essere schiaccianti. Infatti, molte aziende moderne hanno più dati di quanti ne sappiano usare.
Il software basato su ML risolve questo problema. Gli algoritmi ML possono assorbire enormi quantità di dati e dargli un senso rapidamente. Usano quei dati per elaborare analisi prescrittivao informazioni basate sui dati necessarie per prevedere con successo i problemi.
Prepararsi al futuro dell'apprendimento automatico per la manutenzione predittiva
Il machine learning si basa sui dati per avere successo. Se un giorno sei interessato a usare il ML, il tuo primo passo dovrebbe essere iniziare a raccogliere dati installando sensori per monitorare i cambiamenti nei livelli di vibrazione, temperatura, consumo energetico e uscite audio della tua attrezzatura.
L'apprendimento automatico è una tecnologia complessa e implementarla correttamente richiederà probabilmente ancora un po' di tempo di competenza. È importante lavorare con un partner fidato che abbia esperienza nell'uso della tecnologia ML insieme alla manutenzione predittiva. In definitiva, la manutenzione predittiva e il ML potrebbero eliminare le congetture dalla manutenzione, in modo che i team possano godere di più uptime e maggiore produttività durante le operazioni.
