Manutenzione predittiva: il ruolo determinante della AI
L'intelligenza artificiale (IA) offre alle aziende industriali una potente opportunità per semplificare le operazioni e ottimizzare i programmi di manutenzione. Secondo l'ultimo sondaggio American Manufacturing Resurgence di Forbes e Xometry, l' 80% dei CEO del settore manifatturiero prevede di investire nell'IA nei prossimi due anni, mentre il 61% dei CEO sta "abbracciando attivamente l'IA".
Sebbene implementare l'IA sia un processo impegnativo che talora può sembrare scoraggiante, i le aziende che tardano ad adottare l'IA rischiano di diventare meno competitivi e di restare indietro rispetto ai concorrenti.
In questo post, esploreremo cinque modi in cui l'IA può ottimizzare la strategia di manutenzione , trasformandola da una necessità costosa a un programma proattivo ed economico.
Come usare l'intelligenza artificiale per migliorare la strategia di manutenzione?
Ecco cinque modi in cui l'intelligenza artificiale può migliorare le attività di manutenzione.
1. Manutenzione predittiva basata sull'intelligenza artificiale
La manutenzione predittiva è un approccio alla manutenzione preventiva che utilizza la tecnologia dei sensori e l'analisi dei dati per prevedere guasti e supportare la pianificazione dinamica della manutenzione. Una strategia di manutenzione predittiva aiuta i team a concentrare le proprie attività di manutenzione sulle apparecchiature e sulle risorse ad alto rischio di guasti ed evitare costi di manutenzione non necessari.
La manutenzione predittiva si basa in gran parte sui dati.
Solitamente, le apparecchiature sono già dotate di strumenti di monitoraggio Industrial Internet of Things (IIoT), che raccolgono dati su vibrazioni, temperatura, pressione e altre informazioni sulle condizioni delle apparecchiature. Già oggi quindi, i team di manutenzione analizzano questi dati per identificare modelli o tendenze che indicano potenziali guasti delle apparecchiature e creare programmi di manutenzione dinamici. Ad esempio, un'analisi dei dati di manutenzione storici può mostrare che un aumento dei livelli di vibrazione di un asset al di sopra di una certa soglia porterà a un guasto. Utilizzando questa preziosa intuizione, il team di manutenzione può quindi monitorare i dati in tempo reale per identificare le esigenze di manutenzione in base alle condizioni dell'asset e programmare il lavoro di manutenzione secondo necessità.
Gli algoritmi di intelligenza artificiale e apprendimento automatico come quelli implementati da Sapiens Analytics, migliorano l'accuratezza dei modelli predittivi che alimentano i programmi di manutenzione preventiva aumentando drasticamente il volume di dati analizzati e la velocità di elaborazione dei dati. Più dati analizzano gli algoritmi di intelligenza artificiale, più accurata diventerà l'analisi predittiva; l'intelligenza artificiale può risolvere dieci problemi in un minuto , mentre la mente umana può risolvere solo un singolo problema in cinque minuti. Con previsioni migliori e più accurate, i team di manutenzione possono aumentare l'efficienza operativa riducendo al minimo il lavoro ridondante, ridurre i tempi di inattività non pianificati prevenendo guasti alle apparecchiature e generare risparmi sui costi tramite ottimizzazioni.
2. Rilevamento delle anomalie basato sull'intelligenza artificiale
Le strategie di manutenzione che si basano sui dati, come la manutenzione predittiva o basata sulle condizioni , sono efficaci solo quanto la qualità del set di dati che utilizzano. Le imprecisioni all'interno del set di dati possono compromettere l'efficacia di questi approcci, poiché gli errori possono portare a raccomandazioni e previsioni errate che possono compromettere l'intero programma di manutenzione del team. Poiché i team di manutenzione spesso raccolgono manualmente i dati delle risorse e non sempre hanno il tempo o l'accesso per confrontare le letture correnti con i dati storici, vi è un rischio maggiore di incongruenze e imprecisioni nei dati.
Il rilevamento delle anomalie basato sull'intelligenza artificiale messo a punto da Sapiens Analytics, ad esempio, può fornire le protezioni necessarie per proteggere la qualità e l'integrità del set di dati: i modelli di intelligenza artificiale addestrati su dati storici infatti, possono segnalare automaticamente letture o registrazioni anomale dei contatori e avvisare i tecnici di ricontrollare prima di finalizzare l'input dei dati. Con il rilevamento delle anomalie, i team di manutenzione possono ridurre incongruenze ed errori nei loro set di dati, migliorando la qualità e l'output dei modelli di intelligenza artificiale.
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3. Gestione automatizzata dell'inventario
Una gestione efficace dell'inventario è uno degli elementi più cruciali di qualsiasi strategia di manutenzione. Per pianificare attività di manutenzione è indispensabile mettere a disposizione dei tecnici gli strumenti o i pezzi di ricambio corretti. Con le interruzioni della supply chain e l'aumento del costo dei materiali, acquistare gli strumenti e i pezzi di ricambio giusti può essere difficile e costoso. Peraltro è noto che aumentare le scorte comporta i suoi svantaggi: maggiori costi di trasporto e inventario che aumentano le spese operative e incidono sulla redditività.
I sistemi AI di Sapiens Analytics possono analizzare dati storici e in tempo reale di attrezzature, inventario e acquisti per aiutare i team di manutenzione a mantenere livelli di inventario ottimali. Questi sistemi possono identificare modelli nell'utilizzo delle parti e nella cronologia degli acquisti per consigliare quando rifornire le parti. Se configurati correttamente, i sistemi AI possono suggerire gli acquisti per mantenere livelli di inventario ottimali e automatizzare il processo di gestione dell'inventario.
4. Procedure operative standard generate dall'intelligenza artificiale
Un lavoro di manutenzione di successo e coerente si basa sulla standardizzazione , assicurando che i tecnici completino il lavoro correttamente ogni singola volta. I team di manutenzione in genere utilizzano procedure operative standard (SOP) —processi passo dopo passo e ripetibili per attività di routine che fungono da documentazione per i tecnici—per stabilire linee guida standardizzate per il completamento di ogni attività di manutenzione e garantire la coerenza e la qualità del lavoro.
Tuttavia, dato il numero e la varietà di attività di manutenzione richieste per mantenere una struttura in funzione, creare SOP dettagliate da zero per ogni processo può essere impegnativo. Utilizzare modelli SOP generici e adattarli alle proprie esigenze può aiutare i team di manutenzione ad accelerare il lavoro. Tuttavia, questo processo richiede comunque una configurazione manuale, il cui lavoro può aumentare se si hanno centinaia o migliaia di procedure e processi.
Con l'intelligenza artificiale, Sapiens Analytics può realizzare piattaforme automatiche e semi-automatiche di SOP personalizzate fornendo ai modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) sottostanti dettagli sulle tue strutture, attrezzature e processi. Una volta addestrati, questi modelli possono creare le procedure richieste con un semplice prompt, richiesta o documento caricato, come PDF, manuali e immagini.
Si tratta di un prezioso vantaggio che riduce notevolmente il tempo dedicato alla creazione manuale di procedure o alla personalizzazione di modelli generici.
5. Trascrizioni vocali avanzate
La digitazione manuale o la scrittura a mano dei dati per compilare i campi obbligatori è un metodo di comunicazione che rallenta e frustra i lavoratori in prima linea che lavorano sul campo. Quando un tecnico si trova sul luogo dell'intervento e deve dedicarsi alla soluzione di un guasto, non è sempre facile trovare il tempo e lo spazio per compilare manualmente le informazioni richieste. Queste incombenze rallentano la comunicazione e riduce il livello di dati contestuali in ogni ordine di lavoro.
Con le trascrizioni vocali basate sull'intelligenza artificiale di Sapiens Analytics, i tecnici possono semplicemente registrare un promemoria vocale per compilare automaticamente i campi richiesti e aggiungere qualsiasi contesto necessario all'ordine di lavoro. Gli algoritmi di intelligenza artificiale decifreranno automaticamente modelli di discorso complessi e analizzeranno il contesto della conversazione per creare trascrizioni precise della registrazione. I modelli di intelligenza artificiale appositamente addestrati possono fare un ulteriore passo avanti e trascrivere accuratamente la terminologia e il gergo specialistici.
Una migliore comunicazione e condivisione delle informazioni aiuta i team di manutenzione a identificare più rapidamente i potenziali guasti, a ridurre il tempo necessario per risolvere i guasti e a incoraggiare la collaborazione tra i membri del team. Ciò aumenta notevolmente le possibilità che vi sia un record completo della manutenzione eseguita su ogni asset allegato a un ordine di lavoro.
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Con le funzionalità realizzate da Sapiens Analytics , i team di manutenzione possono facilmente raccogliere i vantaggi dell'intelligenza artificiale realizzata da un provider esperto e competente. Contatta Sapiens Analytics per scoprire come puoi facilmente sfruttare la tecnologia di intelligenza artificiale per ottimizzare le tue operazioni di manutenzione oggi stesso.
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