Manutenzione 4.0 ed Intelligenza Artificiale

Con l’avvento dell’industria 4.0, l’intelligenza artificiale risulta di fondamentale importanza nel migliorare l’efficienza produttiva delle macchine industriali.

Ad oggi, i programmi di manutenzione adottati sono in gran parte ancora approcci di tipo reattivo o preventivo, anche se cresce sempre di più la consapevolezza dell’importanza strategica ricoperta dal tipo di approccio sviluppato e utilizzato.

Gli approcci tradizionali, quali la manutenzione reattiva, che prevede l’intervento di riparazione o sostituzione a guasto avvenuto, oppure la manutenzione preventiva che consiste nel programmare periodicamente sostituzioni di componenti  cercando di prevenire un futuro guasto (causato, ad esempio, dall’usura di pezzi), non richiedono un cospicuo investimento iniziale. D’altra parte però, non sono approcci efficienti, aumentando, ad esempio nel primo caso i costi e i tempi di riparazione per guasti non previsti, e nel secondo caso portando a manutenzioni non necessarie senza gestire adeguatamente la priorità degli interventi da eseguire.

L’adozione di un programma di manutenzione predittiva che consiste nello sviluppo di algoritmi capaci di predire, ad esempio, la probabilità che un componente si stia per guastare, per poi pianificare efficacemente le operazioni da mettere in atto per evitare fermi macchina, prevede un investimento iniziale maggiore, portando però poi ad una cospicua riduzione sia dei costi di manutenzione che dei fermi macchina inattesi e un notevole aumento della produzione.

L’approccio prescrittivo infine, prevede la determinazione dell’azione ottimale da eseguire (automatizzando completamente il processo decisionale) in termini di aumento di produttività, riduzione di costi e priorità delle operazioni da eseguire.

Per rimanere competitivi, è quindi sempre più importante e decisivo adottare applicazioni di Intelligenza Artificiale per sviluppare programmi di manutenzione di tipo predittivo e prescrittivo.

Algoritmi avanzati di machine learning sono infatti capaci di determinare automaticamente sia la presenza di comportamenti anomali durante il funzionamento di una macchina industriale che il tempo di vita utile residua di certi componenti.

Questi modelli permettono di identificare in maniera precisa il tipo di guasto in modo tale da mettere in atto interventi mirati da parte degli esperti delle macchine industriali, abbattendo i costi e i tempi di manutenzione.

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