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La predictive maintenance, o manutenzione predittiva degli asset industriali, è una delle espressioni più evidenti dell’approccio data-driven dell’Intelligenza artificiale applicato all’ecosistema manifatturiero. Diretta conseguenza della sempre maggiore diffusione dei sensori IoT e AI nel contesto delle linee di produzione, la manutenzione predittiva è essenziale alla massimizzazione della produttività, della qualità del prodotto e dell’agilità di produzione.

La sua rilevanza in ambito di smart manufacturing è immensa poiché da una corretta implementazione dipende la capacità di ridurre il più possibile i tempi di downtime, con tutte le conseguenze di costi, organizzative e di immagine che ne derivano. Come suggerisce l’espressione stessa, in ambito industriale lo scopo della manutenzione predittiva è prevedere e anticipare possibili guasti ai macchinari, per avviare il processo di manutenzione prima che questi si verifichino. In questo modo, le industrie ottengono due grossi benefici: innanzitutto, si allontanano dalla logica reattiva che, per forza di cose comporta periodi prolungati di fermi macchina, e soprattutto possono superare il concetto di manutenzione programmata, che per quanto utilissima può sempre intervenire laddove non ce ne sia (ancora) bisogno.

La manutenzione predittiva permette, invece, alle aziende di intervenire sui propri asset produttivi solo quando ce n’è effettiva necessità e prima che i guasti si verifichino: i costi di manutenzione scendono, i macchinari durano di più e, di conseguenza, calano anche gli investimenti, motivo per cui, all’interno delle tipiche applicazioni di smart manufacturing, la manutenzione predittiva occupa sempre un posto al sole. Oltre che dalla logica, il suo successo è testimoniato dai numeri: secondo Market Research Future, il mercato delle soluzioni di predictive maintenance potrebbe superare i 23 miliardi di dollari nel 2025, con un tasso di crescita CAGR del 25,5% dal 2017 al 2025.

 

Predictive Maintenance, pilastro di Industria 4.0

La manutenzione predittiva non è una tecnologia a sé, bensì una delle molte applicazioni del modello data-driven all’interno del contesto industriale. È infatti dall’unione di sensori, macchinari, reti, algoritmi e piattaforme di elaborazione che la mole di dati quotidianamente generata dai macchinari industriali si trasforma in informazioni, poi in analisi e infine in azioni concrete.

Dal punto di vista tecnico, abilitare la predictive maintenance non è una sfida da poco, poiché si tratta di identificare, all’interno di set di dati estremamente veloci e voluminosi, piccole ma significative deviazioni dalla norma, la cui evoluzione progressiva potrebbe portare a criticità per i macchinari e quindi per la produzione. Il compito è tutt’altro che agevole, poiché – pur volendo semplificare – gli interrogativi da porsi sono un’infinità: quali sono i dati rilevanti? Quando un dato è da considerarsi anomalo e, soprattutto, meritevole di attenzione? In che modo i dati, combinandosi, identificano la possibilità di un guasto futuro ai macchinari? Come gestire gli eventi rari, cioè quelli che non hanno uno storico sufficiente su cui basare un approccio predittivo? Tante questioni cui una buona preparazione tecnica e una specifica competenza di settore – elementi che, uniti, fanno un buon Data Scientist – devono essere in grado di rispondere, tenendo sempre in considerazione sia l’esperienza delle persone che ogni giorno lavorano con le macchine sia l’apporto fondamentale del Machine Learning e della sua intrinseca capacità di auto-apprendimento.

In questo modo, la manutenzione predittiva si pone come vero e proprio pilastro di smart manufacturing, ma in realtà è un concetto che va ben oltre la fabbrica: per esempio, le compagnie aeree possono sfruttarne i benefici per evitare disagi ai passeggeri, nel settore energetico può essere impiegata per evitare guasti sulle linee e lo stesso vale per altri mille ambiti di utilizzo, compresa la possibilità di intervenire direttamente su prodotti consumer nella fase successiva alla vendita. Tutti questi scenari di utilizzo sono percorribili, ma a patto di adottare un approccio data driven e un efficiente sistema di acquisizione, gestione ed elaborazione dei dati: a quel punto, i risultati saranno certi.