Prevenzione dei guasti: l’analisi dei dati è il futuro
Abbinando le potenzialità degli strumenti, della misurazione e dell’esperienza degli operatori all’intelligenza artifi ciale, le aziende ottengono un controllo sul reale stato dei loro impianti: scopriamo tutti i benefi ci della manutenzione predittiva.
La manutenzione predittiva e preventiva sono strategie fondamentali per la gestione degli asset industriali, finalizzate a ridurre i tempi di inattività, migliorare l’efficienza operativa e prolungare la vita utile delle apparecchiature. La loro implementazione richiede l’uso di strumenti tecnici avanzati e automazione, spesso supportati dall’intelligenza artificiale. In questo articolo esploreremo le differenze tra manutenzione predittiva e preventiva, gli strumenti necessari per realizzarle, il ruolo cruciale dei sensori e della raccolta dati, e i suggerimenti per l’implementazione pratica di queste tecniche. Prima di tutto, quali sono le differenze fra manutenzione preventiva e predittiva? La prima prevede interventi pianificati a intervalli regolari, basati su statistiche e raccomandazioni dei produttori, con l’obiettivo di prevenire guasti. Sebbene riduca il rischio di guasti imprevisti, può risultare inefficiente se gli interventi vengono effettuati su macchinari ancora in buone condizioni. La manutenzione predittiva invece si basa sul monitoraggio continuo delle condizioni dell’equipaggiamento per prevedere quando un guasto potrebbe verificarsi, permettendo interventi di manutenzione solo quando necessario. Questo approccio ottimizza i costi e minimizza i tempi di fermo macchina.
Il ruolo della strumentazione
Un elemento chiave della manutenzione predittiva è rappresentato dalla raccolta e dall’analisi di dati in tempo reale provenienti da sensori e dispositivi IoT installati sugli impianti. Questi dati, che includono parametri come vibrazioni, temperatura, pressione e consumo energetico, offrono una panoramica completa e di dettaglio sulle reali condizioni di funzionamento ed esercizio delle macchine, e permettono di identificare precocemente i segnali di anomalie che potrebbero preludere a un guasto. La scelta della strumentazione adeguata è fondamentale per il successo di una strategia di manutenzione predittiva. Esistono diverse tipologie di sensori, ognuna con le sue caratteristiche e peculiarità, che devono essere selezionate in base alle specifiche esigenze dell’impianto e ai parametri da monitorare. Tra gli elementi che concorrono alla definizione di un buon set di misure da utilizzare, vi è la posizione dei sensori: devono essere collocati in punti strategici dell’impianto dove possono raccogliere dati rappresentativi delle variabili di processo, e in posizioni che non siano influenzate da elementi esterni o transitori di funzionamento. La tipologia di strumento scelto deve quindi essere adatta alle caratteristiche della misura e del dato che dovrà essere trattato, garantendo precisione e affidabilità.
La combinazione di misure storiche e in tempo reale
Alla base di una strategia efficace di manutenzione predittiva vi è la necessità di disporre sia di misure storiche, sia di misure in tempo reale. Le misure storiche permettono di analizzare i trend e di sviluppare modelli predittivi basati su dati passati, aiutando a identificare pattern e anomalie ricorrenti. Questi dati storici sono fondamentali per l’addestramento degli algoritmi di intelligenza artificiale, che apprendono dai guasti passati per prevedere quelli futuri. Dall’altra parte, le misure in tempo reale sono essenziali per monitorare continuamente le condizioni operative delle apparecchiature. Questi dati forniscono una visione immediata dello stato di salute delle macchine, permettendo di rilevare tempestivamente eventuali anomalie e di intervenire prima che si verifichino guasti critici. La combinazione di dati storici e in tempo reale consente di verificare la bontà delle regole manutentive, assicurando che gli interventi siano effettuati solo quando necessario, ottimizzando i costi e minimizzando i tempi di inattività.
Gli strumenti fondamentali
L’implementazione della manutenzione predittiva e preventiva richiede una serie di strumenti tecnici e di automazione. I sensori sono essenziali per il monitoraggio delle condizioni degli asset. Possono rilevare parametri come vibrazioni, temperatura, pressione, umidità e velocità, e trasmettere dati in tempo reale a sistemi centrali per l’analisi. I Sistemi di Acquisizione Dati (DAQ, dall’inglese “data acquisition”) raccolgono dati dai sensori e li inviano a piattaforme di analisi, gestendo grandi volumi di dati e garantendo una trasmissione affidabile e sicura. Le piattaforme di analisi dei dati invece utilizzano algoritmi avanzati per elaborare i dati raccolti, identificare pattern e anomalie, e prevedere guasti. Integrano tecnologie di machine learning e IA per migliorare la precisione delle previsioni. Passiamo ai software di manutenzione: i sistemi di gestione della manutenzione assistita da computer (CMMS) e le piattaforme EAM (“Enterprise Asset Management”) pianificano, tracciano e gestiscono le attività di manutenzione, integrandosi con le piattaforme di analisi dei dati per automatizzare il processo decisionale. Questi strumenti usufruiscono di nuovi paradigmi da sfruttare nel contesto dell’IA. Quest’ultima infatti sta rivoluzionando il settore della manutenzione predittiva, offrendo strumenti potenti per l’analisi e l’interpretazione dei dati raccolti dalla strumentazione di campo. Algoritmi di machine learning e deep learning elaborano grandi volumi di dati, identificano pattern ricorrenti e prevedono con elevata accuratezza il rischio di guasto di un componente o di una macchina. L’IA non solo permette di automatizzare l’analisi dei dati, ma anche di sviluppare modelli predittivi sempre più sofisticati, in grado di adattarsi alle condizioni operative mutevoli dell’impianto e di anticipare i guasti con sempre maggiore precisione: apprendimento supervisionato (algoritmi addestrati su dati storici di guasti riconoscono segnali precoci di malfunzionamenti, migliorando continuamente con nuovi dati), apprendimento non supervisionato (identifica pattern e anomalie senza necessità di etichettare i dati, utile per rilevare guasti rari o nuovi tipi di problemi), analisi predittiva (prevede con precisione quando e dove si verificheranno i guasti, permettendo di pianificare interventi di manutenzione più efficienti), manutenzione prescrittiva (oltre a prevedere i guasti, l’IA suggerisce azioni correttive ottimali, come la sostituzione di componenti specifiche).
Infrastruttura di raccolti dati
Una volta che siano stati definiti gli elementi di campo da installare, i sistemi di elaborazione delle informazioni e i software a corredo che devono essere integrati tra loro, emerge il ruolo chiave dei sistemi di raccolta dati e delle infrastrutture di comunicazione per trasferire i dati e le informazioni tra le diverse parti senza influire sulle prestazioni operative della macchina o del processo. I dati devono essere raccolti in tempo reale e trasmessi a un sistema centrale per l’analisi, utilizzando reti cablate o wireless come Wi-Fi, Zigbee, LoRaWAN, o reti cellulari. È fondamentale adottare standard aperti e protocolli di comunicazione interoperabili per garantire compatibilità e integrazione dei dispositivi, e assicurare che i dispositivi di diversi produttori possano comunicare efficacemente tra loro, facilitando l’integrazione dei sistemi e la scalabilità delle soluzioni.
I vantaggi degli standard aperti
Utilizzare standard aperti offre numerosi vantaggi. In primis l’interoperabilità: garantisce che i sensori e i dispositivi di diversi fornitori possano lavorare insieme, eliminando le barriere tecnologiche e migliorando la coerenza dei dati raccolti. Le aziende hanno la possibilità di scegliere fra una vasta gamma di strumenti e soluzioni, adattando l’infrastruttura alle esigenze specifiche dell’impianto senza essere vincolati a un singolo fornitore. Importante è anche la scalabilità: facilita l’espansione del sistema di manutenzione predittiva, consentendo l’aggiunta di nuovi sensori e dispositivi senza dover riprogettare l’intera infrastruttura. Inoltre, agevola l’implementazione di aggiornamenti e miglioramenti tecnologici, poiché i dispositivi conformi agli standard possono essere sostituiti o aggiornati senza problemi di compatibilità. “Last but not least”, la sicurezza: standard riconosciuti possono includere protocolli di sicurezza robusti, proteggendo i dati raccolti e trasmessi da eventuali vulnerabilità.
Elementi chiave da implementare
Definiti i tasselli tecnici e tecnologici necessari per gestire un sistema di manutenzione, passiamo in rassegna quali sono gli elementi cardine che devono essere implementati per ottenere un sistema di manutenzione adeguato ed efficiente. Prima di tutto, bisogna assicurarsi che i dati provenienti da diverse fonti siano integrati in una piattaforma centrale per un’analisi completa. Bisogna poi effettuare l’addestramento dei modelli IA, ovvero utilizzare dati storici e in tempo reale per addestrare i modelli di machine learning, migliorando continuamente la precisione delle previsioni. È fondamentale garantire che i sensori siano calibrati e funzionanti correttamente per raccogliere dati accurati attraverso una manutenzione continua. In tutto questo bisogna ovviamente investire sulla formazione del personale tecnico, addestrandolo sull’uso delle nuove tecnologie e dei software di manutenzione per massimizzare l’efficacia del sistema. Infine monitorare costantemente le prestazioni del sistema di manutenzione predittiva, e apportare modifiche basate sui feedback e sui risultati ottenuti.