Predictive Maintenance

Il processo di Predictive Maintenance (manutenzione predittiva) è un processo che beneficia molto della presenza di algoritmi di apprendimento automatico con capacità predittive (machine learning).

In generale il processo si concentra su come predire delle condizioni che sicuramente si stanno per verificare e quando le macchine falliranno.

La Predictive Maintenance è disponibile per essere utilizzata per una vasta gamma di applicazioni industriali ad alta intensità.

Alcuni cenni sulla Predictive Maintenance

 Fase 1 - Manutenzione reattiva

Dove troviamo la “manutenzione reattiva”, ovvero in caso di guasti si interveniva per risolverli.

 Fase 2 - Manutenzione preventiva

Il passo successivo è stato quello della “manutenzione preventiva”, che si basa su interventi programmati, ad esempio gli interventi programmati sulle auto ogni 30.000km o 12 mesi. Ovviamente, capita spesso di trovarsi difronte a situazioni in cui la manutenzione non è necessaria, ovvero le attrezzature si rompono prima rispetto a quanto programmato.

 Fase 3 - Manutenzione predittiva manuale

Si tratta di una prima forma di manutenzione predittiva, basata su misurazioni manuali che una volta riportate in fogli di calcolo permettono di definire un intervento programmato.

 Fase 4 - Iot Predictive Maintenance

L’avvento sempre più “prepotente” dell’Internet delle cose (IoT – Internet of Things) ha cambiato il modo con cui poter svolgere la manutenzione predittiva. Grazie a questi dispositivi è possibile avere un monitoraggio a basso costo e in tempo reale delle apparecchiature. Grazie al continuo invio di dati all’algoritmo, questo può monitorare quando qualche macchina non sta funzionando come dovrebbe, oppure utilizzare il machine learning per fare una previsione.

Esattamente in questa direzione sta andando ora la manutenzione predittiva, con quella possiamo definire IoT Predictive Maintenance.

I vantaggi che derivano dall’avere sensori che rilevano i dati in tempo reale sono notevoli. I sensori forniscono dati in tempo reale che inseriti all’interno di modelli predittivi sono in grado di determinare quando qualcosa sta per rompersi, o qual è la vita residua per quel macchinario. Sulla base di queste informazioni sarà possibile programmare le manutenzioni.

In particolare, risulta particolarmente efficace per tutte le aziende manifatturiere che vogliono fornire un servizio di manutenzione predittiva insieme ai macchinari che propongono.

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