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Manutenzione predittiva nell'era dell'IoT e dei Big Data

Grazie allo sviluppo di tecnologie IoT industriale e di intelligenza artificiale, è diventato molto più semplice di prima monitorare le condizioni di macchinari e attrezzature in tempo reale e rilevare quando qualcosa inizia ad andare storto. Sebbene la manutenzione predittiva sia stata utilizzata a diversi livelli di maturità in molte strutture dal passato al presente, il suo accesso è diventato più facile e l'efficienza della previsione è aumentata in modo significativo con le nuove tecnologie. Grazie alle funzionalità del sensore wireless fornite con le tecnologie IoT, i costi e i periodi di installazione sono stati notevolmente ridotti e i dati che possono essere raccolti hanno ottenuto una grande varietà. Con l'aiuto delle infrastrutture di big data portate dalle tecnologie IoT, è diventato possibile analizzare grandi set di dati da dozzine di sensori installati sulle macchine. Un altro problema importante è il progresso delle tecnologie di intelligenza artificiale che consentono alle macchine di apprendere da sole e comportano le necessarie implicazioni per le regole. Gli studi sull'apprendimento automatico e l'apprendimento profondo hanno consentito lo sviluppo di molti modelli in grado di risolvere efficacemente diversi tipi di problemi. Con lo sviluppo di computer basati su cloud ed edge con elevata potenza di elaborazione in grado di eseguire questi algoritmi contemporaneamente, non c'è più motivo di non investire nella manutenzione predittiva.

Possiamo esaminare la situazione globale, dopo aver esaminato perché oggi è il momento giusto per investire nella manutenzione predittiva. Nel report "Predictive Maintenance 4.0" pubblicato da PwC nel 2017, i 4 livelli di manutenzione predittiva sono elencati come segue:

Livello 1: controllo visivo, controlli fisici periodici effettuati dallo specialista della manutenzione, le decisioni vengono prese con l'esperienza e le osservazioni dello specialista della manutenzione.

Livello 2: Controllo strumentale, le ipotesi vengono formulate combinando l'esperienza dello specialista della manutenzione e i dati ottenuti dai sensori durante i controlli periodici.

Livello 3: monitoraggio delle condizioni delle apparecchiature in tempo reale, i dati dei sensori in tempo reale vengono raccolti da macchinari e apparecchiature, le decisioni vengono prese in base a regole e valori di soglia preimpostati.

Livello 4: manutenzione predittiva con Big Data Analytics, una decisione viene presa in base ai dati dei sensori raccolti da macchine e apparecchiature supportate da tecniche di machine learning e analisi predittiva.

In base a questi livelli tecnologici, la distribuzione di 280 stabilimenti di produzione situati in Europa è la seguente. Considerando che il mercato della manutenzione predittiva è cresciuto del 25% all'anno, si comprenderà che gli impianti di produzione nell'era della digitalizzazione stanno rapidamente iniziando a utilizzare queste tecnologie per raggiungere una posizione più competitiva.

Le opportunità offerte da questa tecnologia hanno il potenziale per rendere gli impianti di produzione molto più efficienti aumentando l'efficienza delle apparecchiature negli impianti di produzione. Raccomandiamo ai produttori che vogliono prendere parte alla concorrenza globale di investire in questa tecnologia, a partire dalle loro apparecchiature più critiche. Tuttavia, il ritorno sull'investimento in attrezzature critiche per la struttura sarà massimo. I macchinari critici che creano un collo di bottiglia nella produzione in molte strutture e determinano la capacità dell'impianto sono ideali per l'avvio. Se un progetto dati deve essere eseguito per la prima volta nella struttura, le capacità e l'entusiasmo del team giocheranno un ruolo importante e critico per il successo del progetto. Di tanto in tanto, osserviamo che alcuni progetti basati su tecnologie di grande successo possono fallire a causa di team, che non credono nei dati o nei metodi di analisi, o non sono abbastanza competenti. Pertanto, raccomandiamo che un'azienda che mira a fare un investimento del genere crei prima un team con una forte motivazione per l'innovazione, con membri del team interessati alla scienza dei dati ed esperti nelle operazioni di manutenzione. Dopo che tutti questi preparativi sono stati effettuati, puoi essere certo di vedere come i possibili problemi vengono prevenuti con la manutenzione predittiva e come i guasti vengono risolti senza causare gravi danni e lunghe interruzioni della produzione. Secondo lo studio di McKinsey del 2015, le aziende che investono nella manutenzione predittiva risparmiano dal 10% al 40% sui costi di manutenzione, dal 10% al 20% di riduzione degli sprechi dovuti a difetti di fabbricazione e nuove opportunità di sviluppo tra il 10% e il 50% con l'analisi dei dati ottenuti

La piattaforma Advanced Trio Mobil IoT fornisce; il modo più semplice per stabilire l'infrastruttura necessaria per la manutenzione predittiva, potenti opzioni di sensori ed esperienza con i big data. Puoi sempre contattarci per ottenere informazioni più dettagliate sui valori che la manutenzione predittiva aggiungerà alla tua attività.