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Soluzioni IoT alleate perfette per l’attività di manutenzione

In ambito Industria 4.0 il valore aggiunto della manutenzione predittiva è quello di consentire le previsioni dei tempi di guasto di una macchina. Conoscere questo aspetto ci aiuta a individuare il momento ottimale per pianificare la manutenzione di attrezzature e macchinari di una realtà produttiva. Parlare solo di “guasti futuri” è, tuttavia, riduttivo: grazie alla manutenzione predittiva abbiamo la possibilità di individuare problemi specifici in macchinari complessi.

Abbiamo già considerato come i dati possono essere trasformati in informazioni utili – leggi l’articolo completo - e come la progettazione di un algoritmo di manutenzione predittiva inizi 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. È proprio su questo modello che gli algoritmi delle piattaforme IoT sono ottimizzati per diagnosticare automaticamente e prevedere sempre meglio i malfunzionamenti.

Imparare per migliorare e migliorare nell’imparare: la scelta dei dati

Hai definito i tuoi obiettivi? Quali informazioni ti occorrono per migliorare l’efficienza delle tue attività produttive? Una prima risposta a queste domande aiuta nel passaggio iniziale: quello della selezione dei dati, sufficienti a realizzare il proprio modello di manutenzione predittiva realmente utile, producendo analisi affidabili per il nostro business. Da qui, il secondo step: realizzare il modello di Machine Learning che ci consenta di predire la vita residua di un macchinario (RUL: Remaining Useful Lifetime) o di mettere in campo algoritmi di classificazione, per predire un’anomalia che si verificherà in un determinato tempo.

Non bastano i sistemi di allarme?

Se avessimo un unico parametro da analizzare, sì, basterebbero i sistemi di allarme, a segnalarci variazioni rispetto a una determinata soglia. Dall’altra parte, oggi, per determinare con precisione malfunzionamenti o anomali, abbiamo bisogno di prendere in considerazione il comportamento di molteplici fattori, come fa un algoritmo di Machine Learning, raccogliendo e analizzando serie storiche di dati.

Quindi? È possibile riassumere l’obiettivo della Manutenzione Predittiva?

Sì, è possibile e possiamo sintetizzarlo così: fornire una previsione circa un guasto, per consentire azioni di prevenzione, evitando così fermi macchina e quindi rallentamenti in produzione. Dunque, gli effetti di IoT e analisi predittiva per le nostre attività di manutenzione sono concreti come i benefici che portano. Qualche esempio specifico? Eccone alcuni:

• Migliorare l’affidabilità, avendo la possibilità di prevenire i problemi
• Ottimizzare le attività di manutenzione, monitorando lo stato di apparecchiature e macchinari e riducendo al minimo il tempo speso
• Ridurre i costi associati sia ai problemi derivati dai fermi macchina, che alle attività di manutenzione “impreviste”.

Un ultimo check

Hai già iniziato a raccogliere i dati? Lo storico è fondamentale per il corretto training di modelli e algoritmi. Cosa ti serve per raccogliere i dati? Sicuramente i sensori. Ok, ma da dove partire? Partiamo dall’analisi dei tuoi obiettivi e costruiamo insieme la tua piattaforma IoT.

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