La migliore soluzione di intelligenza artificiale per la manutenzione predittiva
Il metodo della manutenzione predittiva sta cambiando il settore tradizionale, modificando i metodi di manutenzione delle apparecchiature in uno più proattivo ed efficiente. L’intelligenza artificiale è al centro di questo cambiamento e viene sempre più utilizzata per prevedere i guasti delle apparecchiature prima che si verifichino. Questo cambiamento non solo è efficiente dal punto di vista operativo, ma riduce notevolmente i tempi di fermo e i costi di manutenzione.
Le soluzioni di intelligenza artificiale forniscono informazioni molto preziose sulle prestazioni dei vari asset e possono essere utilizzate per prendere decisioni basate sui dati. Queste informazioni forniranno un grande supporto per le strategie di manutenzione a lungo termine, guardando all’efficienza operativa dell’azienda nel suo complesso.
Ci addentreremo nel mondo della manutenzione predittiva guidata dall’intelligenza artificiale, esploreremo le migliori soluzioni disponibili a questo scopo e ne delineeremo il profondo impatto su vari settori.
Le soluzioni di intelligenza artificiale per la manutenzione predittiva
La manutenzione predittiva è un concetto che prevede l’utilizzo di algoritmi basati sui dati e di modelli di apprendimento automatico per prevedere la manutenzione quando potrebbe verificarsi un guasto alle apparecchiature, consentendo così interventi di manutenzione tempestivi. Le soluzioni di intelligenza artificiale per la manutenzione predittiva analizzano quindi i numerosi dati raccolti da sensori, registri storici e registri operativi per identificare modelli e anomalie che precedono i guasti alle apparecchiature.
I sistemi di manutenzione predittiva basati sull’intelligenza artificiale sfruttano appieno l’apprendimento automatico, l’apprendimento profondo e altre tecniche di analisi dei dati per creare modelli predittivi. Questi modelli apprendono dai dati storici le firme di guasti imminenti. Dopo l’addestramento, monitorano continuamente i dati in tempo reale per rilevare le deviazioni dalle normali condizioni di funzionamento, fornendo così un allarme precoce e una visione azionabile.
Le migliori soluzioni di intelligenza artificiale per la manutenzione predittiva
IBM Maximo APM
Maximo APM è una soluzione di gestione degli asset aziendali e di manutenzione predittiva di IBM che utilizza tecnologie avanzate come l’intelligenza artificiale e l’IoT. Questo strumento è in grado di analizzare i dati generati da sensori, registri operativi e condizioni ambientali in un’area di interesse attraverso algoritmi di apprendimento automatico e di fornire informazioni utili per prevenire i guasti. La piattaforma supporta il monitoraggio remoto, il rilevamento delle anomalie, gli avvisi in tempo reale e altri servizi di questo tipo per consentire ai team di manutenzione di agire rapidamente.
GE Digital Predix
La piattaforma Predix di GE Digital è una piattaforma focalizzata sull’industria con funzioni di manutenzione predittiva molto robuste. Utilizza analisi avanzate e apprendimento automatico per elaborare i dati provenienti dai sensori e dalle apparecchiature industriali per evidenziare la possibilità di guasti e fornire un programma di manutenzione ottimizzato per tali eventualità. L’infrastruttura basata sul cloud garantisce che Predix sia scalabile e flessibile quando necessario, il che lo rende perfetto per i settori manifatturiero, energetico e dei trasporti.
Siemens MindSphere
Siemens MindSphere è una piattaforma Industrial IoT che raggruppa soluzioni di manutenzione predittiva basate sull’intelligenza artificiale. Raccoglie i dati dai dispositivi connessi e analizza queste informazioni per consentire l’analisi predittiva e il monitoraggio delle condizioni. Grazie alla sua architettura aperta, è possibile una perfetta integrazione con diverse applicazioni industriali, fornendo una visione delle prestazioni olistiche degli asset e facilitando così strategie proattive di manutenzione.
Uptake
Uptake è uno dei maggiori fornitori di soluzioni di manutenzione predittiva basate sull’intelligenza artificiale. La piattaforma dell’azienda utilizza l’apprendimento automatico e l’analisi dei dati per prevedere i guasti delle apparecchiature. La soluzione di Uptake è indipendente dal settore e trova applicazione in settori come quello manifatturiero, minerario e dei trasporti. Fornisce informazioni in tempo reale e raccomandazioni attuabili in un’interfaccia facile da usare per migliorare il processo decisionale.
Microsoft Azure IoT Central
Dotata di intelligenza artificiale e capacità di apprendimento automatico, Microsoft Azure IoT Central è una piattaforma IoT completamente gestita per la manutenzione predittiva. Aiuta le organizzazioni nella connessione, nel monitoraggio e nell’analisi dei dati provenienti dalle loro risorse per prevedere i guasti e per elaborare i migliori programmi di manutenzione. Azure IoT Central beneficia della sua facilità d’uso e flessibilità grazie all’integrazione con altri servizi Microsoft.
Come è utile la manutenzione predittiva?
Alcuni dei principali vantaggi della manutenzione predittiva guidata dall’intelligenza artificiale sono:
Riduzione dei tempi di fermo macchina
Le soluzioni di intelligenza artificiale anticipano i guasti prima che si verifichino, riducendo di conseguenza i tempi di fermo non pianificati e aumentando il tempo di funzionamento delle apparecchiature. Di conseguenza, aumentano la produttività e l’efficienza.
Risparmio sui costi
La manutenzione predittiva facilita l’identificazione precoce dei problemi, evitando così costose riparazioni e sostituzioni, e pianifica la manutenzione in modo ottimale per ridurre i costi di manodopera e tutte le altre attività ad essa associate.
Estensione della durata di vita delle apparecchiature
Si tratta quindi di una maggiore durata grazie al monitoraggio periodico e agli interventi di manutenzione tempestivi che consentono di prolungare la vita dell’apparecchiatura per ottenere il massimo ritorno sull’investimento e ritardare la spesa di capitale per nuovi beni.
Miglioramento della sicurezza
La manutenzione predittiva garantisce il funzionamento delle apparecchiature entro i parametri di sicurezza, riducendo così la possibilità di incidenti sul posto di lavoro. Il rilevamento precoce di guasti imminenti evita situazioni di pericolo.
Scalabilità
L’uso di soluzioni di manutenzione predittiva basate sull’intelligenza artificiale consente di scalare su diversi asset in diverse sedi, rendendole quindi adatte a organizzazioni di ogni dimensione e settore. Le piattaforme basate sul cloud rendono le operazioni flessibili e facili da implementare.
In conclusione
La manutenzione predittiva guidata dall’intelligenza artificiale si sta rapidamente affermando come la pietra angolare di qualsiasi strategia di manutenzione industriale, che si traduce in efficienze inimmaginabili, riduzione dei costi e maggiore affidabilità delle operazioni. Tali soluzioni sono in grado di prevedere un guasto alle apparecchiature prima che si verifichi, consentendo strategie di manutenzione proattive grazie ad algoritmi sofisticati e all’analisi avanzata dei dati in tempo reale. Da IBM Maximo, dotato di APM per la manutenzione predittiva, e Predix di GE Digital, a MindSphere, Uptake e Microsoft Azure IoT Central, tutti hanno guidato questo cambiamento tecnologico offrendo piattaforme IoT industriali veramente complete e scalabili.
Se le industrie continuano ad accogliere la manutenzione predittiva guidata dall’intelligenza artificiale, otterranno migliori prestazioni dai loro asset, minori tempi di inattività e maggiore sicurezza. Il futuro della manutenzione è sfruttare l’intelligenza artificiale per prevedere, prevenire e ottimizzare le prestazioni di picco delle apparecchiature e il raggiungimento degli obiettivi operativi dell’organizzazione con il minor numero possibile di interruzioni.
