Manutenzione predittiva. Analizza i tuoi dati e prendi decisioni prima.

Ogni giorno abbiamo a che fare con una serie di macchine, che, se non sottoposte a regolari controlli e attività di manutenzione finiscono per lasciarci “a piedi”. Nell’era dell’Industria 4.0 ci viene in aiuto la “manutenzione predittiva”, permettendoci di stimare quando si verificherà un guasto alla macchina, all’apparecchio, allo strumento che utilizziamo nei nostri ambiti di business.

In questo modo, possiamo organizzare le attività di manutenzione in anticipo, gestire meglio l’inventario, eliminare i tempi di fermo non pianificati e massimizzare la durata delle apparecchiature.

Quindi, minimizzare i tempi di inattività e massimizzare la durata di macchine, apparecchiature o strumenti è la sintesi perfetta di quella che chiamiamo universalmente manutenzione predittiva, ambito in cui la combinazione perfetta di piattaforme IoT e Machine Learning si traduce in opportunità concrete per il tuo business.

I dati possono essere trasformati in informazioni. Ci hai mai pensato?

Sì, è così: possiamo trasformare o, più letteralmente, tradurre i dati di macchina, della linea, della tua azienda in informazioni utili a far sì che tu possa prendere decisioni altrettanto utili, minimizzando i tempi di inattività e massimizzando la durata di macchine, apparecchiature, strumenti.

In concreto, cosa mi permette di fare una piattaforma IoT per le mie attività di Manutenzione?

Utilizzare dei sensori intelligenti per monitorare l’utilizzo di una macchina, di una linea di produzione, di uno strumento di business, garantendo così anche la sicurezza degli addetti
Progettare e pianificare le attività di manutenzione sulla macchina, valutando come la macchina stessa sta lavorando
Monitorare lo stato delle macchine, apparecchiature o strumenti
Registrare e conoscere il ciclo di vita delle macchine, monitorandone le performance
Ridurre i fermi macchina e quindi i tempi di downtime
Effettuare diagnosi, individuando prontamente i problemi nei macchinari complessi e identificando quali parti devono essere riparate o sostituite
Eseguire riparazioni da remoto

Ok, questa è manutenzione predittiva. Come posso abilitarla nella mia azienda?

Gli strumenti e gli elementi abilitanti alla manutenzione predittiva sono sicuramente le piattaforme IoT, i sensori intelligenti e il Machine Learning. Di fatto, i dati che provengono dalla Produzione, dai sensori intelligenti, vanno a incidere sugli algoritmi di apprendimento automatico.

Tanti dati, ma come analizzarli? Vediamo un processo corretto.

Qual è Il workflow di Manutenzione predittiva, possibile grazie all’Internet of Things?

Un numero maggiore di dati rilevati dai sensori porta intuizioni più approfondite, grazie ad algoritmi analitici, atti a stimare l’intervallo di tempo entro il quale potrebbe verificarsi un evento (in questo caso un vero e proprio guasto), sulla nostra macchina.

Innanzitutto, abbiamo bisogno di disegnare il nostro processo di manutenzione, considerandone alcuni punti salienti:

l’acquisizione dei dati (tramite sensoristica)
Una pre-elaborazione dei dati raccolti
L’Identificazione di indicatori di stato o di “condizione della macchina”
Il test del modello
L’integrazione dei dati

Facciamo un passo indietro. Quali sono gli indicatori di condizione? Abbiamo detto che la progettazione di un algoritmo di manutenzione predittiva inizia con la raccolta dei dati dalla macchina, in diverse condizioni operative e stati di guasto. I dati grezzi vengono quindi pre-elaborati per essere “puliti” e portati in una forma da cui è possibile estrarre gli indicatori di condizione.

Da dove si parte per estrarli? Si parte dalle caratteristiche distintive, quelle che definiscono in modo univoco un funzionamento sano e i diversi tipi di errore. Queste caratteristiche saranno proprio i tuoi indicatori di condizione, ovvero la base per creare un modello di apprendimento automatico per la classificazione dei guasti e la stima della vita utile rimanente (la cosiddetta RUL che vedremo tra poco). Questo algoritmo sarà poi integrato nei sistemi per il monitoraggio e la manutenzione della macchina.

Quale Manutenzione? Ne vediamo 3 tipologie: la manutenzione reattiva, preventiva e predittiva.

Manutenzione Reattiva

In ambito di manutenzione reattiva, la macchina viene portata al suo limite, in termini di utilizzo ed è riparata solo nel momento in cui si verifica un malfunzionamento. Se si tratta di apparecchi come lampadine, per intenderci, questo tipo di approccio è perfetto, ma se pensiamo al motore di una macchina è molto costoso e rischioso.

Manutenzione Preventiva

Molte organizzazioni aziendali cercano di prevenire malfunzionamenti, mettendo in atto controlli periodici a macchinari e apparecchi.

La sfida maggiore, in questo caso, è decidere quando effettuare un intervento di manutenzione. Se non si ha consapevolezza del momento in cui il malfunzionamento si presenta, si corre il rischio di pianificare gli interventi preventivi o troppo presto o troppo tardi, generando sprechi o extra costi.

Manutenzione Predittiva

Un approccio predittivo alla manutenzione, permette di stimare casi e tempi in cui un malfunzionamento si verifica, in base ai dati d’uso e a comportamenti di macchine e apparecchiature complesse. Consente, inoltre, di identificare in modo molto specifico un problema e su quale componente è necessario intervenire.

Hai mai sentito parlare di Remaining Useful Life?

Lo abbiamo solo accennato: uno degli obiettivi della Manutenzione predittiva è stimare il “restante tempo di utilizzo” di un sistema, il RUL, ovvero il tempo che manca considerando la condizione attuale di quel sistema e il suo punto di malfunzionamento”. A seconda della tipologia di macchina, può trattarsi di unità di tempo, cicli o altre unità di misura specifiche.

Quindi, questo significa che implementare un approccio predittivo alle nostre attività di manutenzione, attraverso piattaforme IoT, sensoristica e algoritmi di machine learning, porterà vantaggi concreti alla tua realtà di business:

riduzione dei tempi di fermo, ad esempio in produzione
Ottimizzazione della gestione dei ricambi
Massimizzazione del ciclo di vita di un apparecchio

Sviluppo di piattaforme IoT, algoritmi e Machine Learning? Ecco di cosa ci occupiamo noi di SPOT per affiancarti anche nella digitalizzazione dei processi di manutenzione per il tuo business.