Negli ultimi anni è andata sempre più a imporsi l’industria delle IoT (Internet of Things), che vede al centro l’uso di device presenti ormai in ogni settore, utili anche per raccogliere informazioni e automatizzare il funzionamento dei macchinari sui quali sono posti. Questi assumono maggiore importanza se interconnessi, partendo dal concetto che se questi oggetti operano assieme, si potranno avere benefici per la sicurezza informatica, la pianificazione e la loro stessa manutenzione.

Nell’industria 4.0, per lo sviluppo dell’IoT che permette alle macchine di acquisire intelligenza, diventa di fondamentale importanza il progresso nel campo tech, il quale permette di ottimizzare le linee di produzione grazie alle integrazioni di componenti di Edge computing. Questi rendono le previsioni attendibili così da avere una riduzione dei costi e accrescere profitti nel post vendita.

Una delle evoluzioni più importanti riguarda la produzione dei sensori IoT: sensori in grado di ottenere dati per poi analizzarli e riuscire ad avere una maggiore precisione nelle decisioni che saranno prese. Alcuni oggetti attualmente in uso che possono essere inseriti in una rete di IoT sono le videocamere, rilevatori di onde elettomagnetiche e di calore che in effetti, grazie alle connessioni internet, danno istantaneamente informazioni che possono essere molto utili.

Quindi si può sicuramente affermare che per le aziende che vogliono essere competitive in un mercato sempre più avanzato, l’analisi predittiva diventa di fondamentale importanza per riuscire ad anticipare i cambiamenti attraverso le stime che si possono ottenere. Questa fase di sviluppo permette di capire in anticipo quindi quello che succederà grazie all’uso e all’analisi di algoritmi statistici, machine learning e tecniche di intelligenza artificiale. Grazie al metodo scientifico si possono ottenere grandi risultati nei vari settori del business.

Ovviamente la maggiore qualità dei dati di cui si dispone, rende l’analisi predittiva più attendibile. I processi di digitalizzazione sono stati fondamentali per lo sviluppo della predictive analytics perché al momento le aziende possono già disporre di enormi volumi di dati strutturati o meno, grazie ai quali si può arrivare alla conoscenza e quindi avere maggiore valore proveniente dai dati per le strategie future di azione.

La manutenzione predittiva al servizio delle aziende

Le aziende dunque possono effettuare il passaggio che vede la conoscenza e l’azione come fasi strettamente legate tra loro. La manutenzione predittiva (predictive mainteniance) è una modalità presente soprattutto nel settore manifatturiero che anticipa e risolve gli inconvenienti e malfunzionamenti, così da ridurre di molto i costi e tempi (dovuti al fermo macchina) riuscendo quindi, grazie ai sensori specifici di cui sopra, a rendere più proficuo questo vero e proprio sistema di informazioni in tempo reale.

I software più utilizzati nel campo della manutenzione predittiva (come i CMMS Computer Computerized Maintenance Management System) si basano sugli algoritmi di machine learning per l’apprendimento automatico). Il sistema quindi, a partire dai dati che riceve, impara a correlarli e individuare di volta in volta gli schemi più frequenti e dunque avvisare nel caso in cui si presentassero eventuali anomalie di funzionamento. La differenza tra manutenzione predittiva e quella preventiva è che nel secondo caso si parla di pianificazione del rischio, quindi una programmazione a priori, prestabilita, di una qualche criticità, mettendo in conto però errori o ritardi nella tempestività di eventuali riparazioni.

Al contrario, la manutenzione predittiva, prevede un continuo monitoraggio delle condizioni grazie all’uso dei software, fornendo così una manutenzione personalizzata per ogni macchinario, in modo da aumentare i profitti e riducendo i costi intervenendo solo ed esclusivamente quando c’è reale bisogno. Questo tipo di osservazione continua dei macchinari, porta a dar vita ad uno storico delle cause di problemi e malfunzionamenti in modo da riuscire, nel migliore dei casi, ad anticipare i futuri problemi.

I piani di manutenzione predittiva possono essere creati a seconda dei bisogni di ogni azienda e, seguendo gli obiettivi che esse si predispongono, possono essere analizzati dati diversi in modo da ottenere i risultati più utili, come i tempi di riparazione, di fermo macchine e riuscire anche ad avere una gestione ottimale del magazzino monitorando tempi di approvvigionamento.

Queste tecniche predittive che si possono ottenere grazie alle tecnologie di machine learnig che permettono di avere, grazie a un grande numero di dati in tempo reale, delle valutazioni ben precise e con bassa eventualità di errore superando le capacità di qualunque essere umano.

Oltre all’analisi predittiva, possiamo osservare anche l'analisi prescrittiva che serve, oltre a prevedere malfunzionamenti, anche a intervenire e decidere in modo autonomo se viene messo in condizione, con il machine learning collegato quindi a un impianto di manutenzione di tipo robotico, anche se spesso le due definizioni ormai vengono comprese sotto l’unica voce di manutenzione predittiva.

Le aziende quindi per essere più efficienti, devono rendere più moderni i processi dati dalle tecnologie che lo permettono, usando queste ultime nel miglior modo possibile e rendere maggiormente intelligente e interconnesso il funzionamento dell’azienda stessa. E proprio perché uno dei maggiori rischi che un’attività presente sul mercato è caratterizzato dal tempo di inattività a seguito di malfunzionamenti, i report immediati che si possono ottenere grazie alle IoT e ai loro dispositivi, rappresentano una vera e propria ancora di salvezza.

Lo sviluppo di queste tecnologie si sta dunque spostando verso una direzione differente: mentre prima si faceva soprattutto investimento sulla “cura” e quindi sulla riparazione dei macchinari, oggi la ricerca si è spinta verso un’anticipazione dei problemi. Quindi mentre in precedenza le situazioni di vera e propria emergenza date da interruzioni non pianificate delle fasi di produzione rappresentavano un vero problema con conseguenti fermo macchina prolungati, oggi i sistemi di manutenzione predittiva portano ad avere una soluzione pianificata e quindi immediata per questo tipo di problematiche.

Smart factory e intelligenza artificiale

É chiamata smart factory un’azienda 4.0 che riesce a far si che vengano sfruttati gli strumenti di data science e machine learning, che quindi non opera affinché si ripari un guasto o fare manutenzione seguendo routine prestabilite, ma che elimini il guasto quando si presenta, riducendo i fermo macchina e gli imprevisti che riducono la produttività.

Perché questa funzioni al meglio, sono necessarie determinate condizioni, come ad esempio il collegamento in rete dei macchinari, grazie ai sensori, la raccolta dati e strumenti di big data analytics, in modo da avere una maggiore capacità di comprensione delle situazioni analizzando gli insight che si riescono ad avere da questa grande quantità di dati.

Utilizzando la tecnologia machine learning, inoltre si può dire che gli algoritmi “imparano” attraverso la storia dei macchinari e quindi diventano sempre più efficaci grazie ai dati acquisiti, in modo da ottimizzare anche le metodologie di manutenzione. Il fatto che qualsiasi macchinario che presenti parti in movimento crea rischio di deterioramento ma grazie a questo tipo di automazione industriale e il modello predittivo dinamico si riuscirà ad avere un aumento di flussi di produzione.

Anche l’Intelligenza artificiale può giocare un ruolo all’interno della manutenzione predittiva grazie al fatto che con quest’ultima diventa utile la gran mole di dati per arrivare a prevedere scenari e avarie. In questo modo i sensori diventano punto di riferimento per avvisi e revisioni. Dunque, attraverso l’uso corretto dei big data, si riesce ad implementare sistemi di manutenzione predittiva riuscendo anche a fare una stima del ciclo produttivo e ottenere dati che riguardano ad esempio vibrazioni, temperatura e consumo di energia.

Per quanto riguarda l’Italia, alcune aziende si stanno sempre più evolvendo in questa direzione come Trenitalia, Enel e Leonardo ma per far si che si riesca ad avere un reale incremento di questa tecnologia, si necessitano figure altamente specializzate che riescano anche ad elaborare i dati.

Per maggiori informazioni consultare i seguenti link:

https://www.zerounoweb.it/resource-center/data-science-machine-learning/manutenzione-predittiva-cose-e-come-farla-con-intelligenza-artificiale-e-iot/

https://www.bigdata4innovation.it/intelligenza-artificiale/manutenzione-predittiva-cose-ed-esempi-di-predictive-maintenance/

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