Il passaggio dal monitoraggio basato sulle condizioni alla manutenzione predittiva rappresenta una delle grandi svolte dell’Industria 4.0.
La gestione proattiva e preventiva della manutenzione e del fallimento degli asset ha permesso di ottimizzare sensibilmente i tempi di attività e la produttività. Questo attraverso l’analisi predittiva dei big data abilitata dalla digitalizzazione, dall’IoT e dall’intelligenza artificiale. Ossia l’analisi dei dati di produzione industriale in modo da identificare dei modelli di funzionamento e malfunzionamento, così da poter successivamente prevedere guasti e problemi prima che si verifichino.
Manutenzione predittiva e Big Data
L’analisi predittiva si fonda sui dati di produzione. Dunque, l’attuazione di una strategia di manutenzione predittiva richiede un sistema di raccolta dati efficace e puntuale. Al fine di implementarlo, oggi nell’industria esistono diverse tecnologie basate sull’internet of Things, ossia sulla comunicazione in tempo reale tra dispositivi. In particolare, la sensoristica è tra le soluzioni di manutenzione preventiva più adeguate.
Sui macchinari vengono installati dei sensori statici di alta qualità che monitorano in tempo reale l’impianto, raccolgono e trasmettono informazioni importanti, e segnalano eventuali anomalie. Si tratta quindi del primo step nell’abilitazione di un sistema IoT di manutenzione. Idealmente i sensori devono raccogliere un’ampia varietà di metriche. Ovvero, diverse tipologie di dati (immagini, audio o video) in modo da creare e alimentare un modello predittivo completo.
Una volta raccolte queste informazioni, è necessario avviare un flusso dati in totale sicurezza tra i sensori/macchinari e il data lake centrale. Ed è proprio questo il passaggio successivo nel sistema di manutenzione predittiva. Un contenitore sicuro (in locale o basato su Cloud) per tutti i dati accessibile dai programmi autorizzati che ne hanno bisogno, compreso il software di analisi predittiva.
Analisi predittiva e machine learning
L’analisi predittiva è guidata dalla modellazione. Ma i modelli predittivi prevedono un algoritmo di apprendimento automatico. Grazie a una visione approfondita dell’attività produttiva all’interno dell’impianto e attraverso l’intelligenza artificiale, gli algoritmi di apprendimento automatico assimilano, aggregano e sintetizzano i dati di produzione per riconoscere modelli e schemi complessi e generare informazioni dettagliate. In questo modo, nel tempo, è possibile addestrare i modelli affinché rispondano a nuove informazioni.
Ecco perché il machine learning è un’altra soluzione che favorisce e rafforza la manutenzione predittiva. I progressi tecnologici nell’apprendimento automatico – come gli algoritmi di deep learning e le reti neurali – permettono di scoprire nuove informazioni e schemi prima nascosti. Attraverso il machine learning e l’intelligenza artificiale diventa possibile sbloccare il vero potenziale dei big data, implementando analisi avanzate e individuando minacce nascoste e nuove opportunità di manutenzione predittiva.