Dati ed esperienza uniti per la manutenzione predittiva

Le tecniche di Machine Learning rendono possibile sintetizzare l’esperienza della tua azienda in algoritmi di controllo, per implementare una manutenzione predittiva dell’impianto.

Il miglioramento dell’efficienza produttiva di un impianto passa attraverso una buona manutenzione dei macchinari. È noto a tutti che macchinari ben manutenuti diano meno problemi, portino a una diminuzione del numero di fermi e permettano un aumento della qualità dei prodotti.

I benefici della manutenzione predittiva per le PMI

Per gestire una manutenzione in modo ottimale è necessario però in qualche modo tenere sotto controllo lo stato dell’impianto, a meno di ridursi ad intervenire dopo che il problema si è già verificato. Come per il corpo umano è molto meglio prevenire anziché curare, anche per i macchinari di un impianto è molto meglio capire in anticipo se sia necessario qualche tipo di intervento, mettendo in atto una manutenzione predittiva.

Una vera manutenzione predittiva è possibile solo tramite l’integrazione di esperienza e dati solidi attraversi i quali poter valutare in anticipo cosa succederà in futuro al macchinario.

• L’esperienza necessaria per riconoscere i problemi dell’impianto proviene dall’azienda che decide di intraprendere un serio processo di interconnessione dei macchinari in ottica Industria 4.0, la quale possiede operatori, tecnici e ingegneri che conoscono il 

  comportamento dei macchinari stessi. A questa si affianca l’esperienza di chi opera nel campo della raccolta e analisi di dati e sa come trattarli per estrarre le informazioni più interessanti.

• I dati provengono da software di acquisizione e visualizzazione come iDaq e Fabbrica Digitale 4.0, coi quali è possibile sin da subito avere una visione in tempo reale dei segnali provenienti dai macchinari, nonché dello stato macchina e grazie all’integrazione con sistemi di gestione della produzione, anche l’avanzamento delle commesse.

L’acquisizione dei dati dai macchinari è però solo il punto di partenza perché grazie ad analisi più approfondite si possono ricercare le modalità di guasto o malfunzionamento di macchinari e componenti e grazie ad algoritmi di machine learning si possono insegnare al computer a riconoscerle in anticipo.

Gli algoritmi di machine learning imparano da dati precedentemente raccolti a simulare il comportamento di segnali nel futuro oppure ad analizzare le informazioni relative ad un certo macchinario e dare le stesse risposte che darebbe un tecnico esperto se dovesse controllare lo stato del macchinario.

Allenamento degli algoritmi di Machine Learning

Software come iDaq e Fabbrica 4.0 integrano già funzioni di analisi dei dati e algoritmi di machine learning predisposti per l’individuazione di problemi e la previsione di guasti offrendo la possibilità di aggiungere nuove procedure di analisi automatica, sviluppate ad hoc per risolvere i problemi dell’azienda.

In questo modo, grazie all’esperienza dell’azienda stessa, che viene sintetizzata all’interno della piattaforma, i dati raccolti tramite l’interconnessione dei macchinari acquisiscono un valore nuovo: permettono il controllo automatico dello stato dell’impianto e portano alla riduzione di sprechi e all’aumento dell’efficienza produttiva!

Il momento storico in cui viviamo dà la possibilità di maneggiare tutti i dati di cui abbiamo bisogno per creare sistemi di manutenzione predittiva ed ogni azienda importante possiede la propria base di conoscenza con la quale poter costruire il proprio futuro.

Siamo convinti che integrando questi due aspetti, ogni imprenditore renderà possibile un nuovo salto di qualità nel proprio impianto produttivo.

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