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Previsioni di affidabilità, calcolo del time-to-failure e altre sfide della manutenzione 4.0


manutenzione predittiva AI

Previsioni di affidabilità e altre opzioni di manutenzione by design sono capisaldi dello smart manufacturing. È, quest’ultimo, un modello produttivo che ottimizza costi e ricavi attraverso la digitalizzazione dei processi e l’impiego diffuso di IoT e Intelligenza Artificiale.

Tra i molti benefici della produzione smart, in effetti, c’è anche quello di migliorare le operazioni di manutenzione. Questo, tra l’altro, attraverso il controllo proattivo dell’efficienza dei macchinari, l’analisi in tempo reale delle loro performance e l’anticipazione delle criticità dall’esame di parametri come il time-to-failure.

Simili pratiche di manutenzione 4.0 efficientano il lavoro, perché abilitano una più esatta pianificazione del ciclo produttivo e una programmazione degli interventi sui macchinari adeguata ai suoi ritmi. In questo contesto, l’intelligenza artificiale è un enabler fondamentale.

Qualche tempo fa, McKinsey&Co ha studiato le aree nelle quali l’intervento dell’AI garantisce i migliori risultati. È emerso che la manutenzione (assieme al marketing) è l’ambito in cui l’intelligenza artificiale offre il maggior valore aggiunto. Un valore che, nel report, è stato quantificato a livello globale nella cifra astronomica di 0,5-0,7 trilioni di dollari!

Per realizzare pienamente questo potenziale dell’AI, occorre però confrontarsi con alcune criticità. Riguardano la corretta ingegnerizzazione dei processi e altri aspetti che solo un’applicazione realmente tailor-made degli algoritmi può governare. Ne consideriamo alcuni di seguito.


Le sfide della manutenzione 4.0: il controllo dei big data

L’applicazione dell’intelligenza artificiale alla manutenzione dei macchinari risponde, in primo luogo, a un’esigenza di gestione di numeri e volumi.

Se infatti i macchinari dei plant floor moderni sono “senzienti” e interconnessi, i loro sensori generano quantità enormi di dati. Per analizzare questa mole di informazioni, che include indicazioni preziose sullo stato di salute dei macchinari, servono capacità notevoli. Quelle proprie, appunto, degli algoritmi di intelligenza artificiale.

Esaminando in tempi ridotti l’attività dei sensori, e monitorandone i parametri chiave, l’AI può così rilevare in tempo reale i potenziali campanelli d’allarme, o calcolare con notevole precisione il time-to-failure di un macchinario o dei suoi componenti.

La manutenzione eseguita secondo queste modalità è più rapida, meno invasiva e al tempo stesso più accurata.


Le sfide della manutenzione 4.0: la qualità delle analisi

Un altro vantaggio dell’AI applicata alla manutenzione riguarda la qualità e granularità dell’analisi. Oltre la capacità di elaborare in tempo reale flussi massicci di dati, soluzioni potenziate dall’AI producono infatti analisi più dinamiche e particolareggiate. Analisi che appunto offrono previsioni di affidabilità e simulazioni mirate, o che riescono a considerare anche variabili contestuali.

È quello che si intende qui per manutenzione by design, e i benefici si osservano anche in fase di progettazione: i dati rilevati dai macchinari possono infatti essere utilizzati dai produttori per correggere bug o criticità di funzionamento, valutare meglio l’affidabilità dei componenti e, più in generale, migliorare la gestione del product lifecycle.


Le sfide della manutenzione 4.0: l’ottimizzazione del lavoro

Un’altra sfida importante da vincere per la manutenzione 4.0 riguarda l’ottimizzazione delle modalità di impiego dei macchinari. L’intelligenza artificiale qui rappresenta un fattore di innovazione, perché consente di monitorare in tempo reale le condizioni del plant floor, e con soluzioni come quella del digital twin, valutare i modi e le forme per ottimizzarne le attività.

Ciò significa, per esempio, correggere l’esecuzione delle lavorazioni per ridurre gli idle times, oppure distribuire le operazioni in modo da evitare il sovraccarico dei macchinari. O, ancora, governare la movimentazione delle merci sulle linee di produzione in modo da evitare collisioni o altri inconvenienti.

È possibile così, in questo e altri modi, prolungare la vita attiva delle macchine, asset fondamentali di un’azienda manifatturiera. Che, tra le altre cose, sono anche in genere molto costosi da riparare!


Per una reale manutenzione 4.0

Quanto appena detto spiega meglio l’apparente paradosso della manutenzione 4.0, che è tanto più efficace quanto meno interviene direttamente. Questo perché la sua azione segue logiche di tipo preventivo e predittivo anziché correttivo.

Se, allora, una manutenzione preventiva abilita forme di anticipazione delle criticità, con l’applicazione della manutenzione predittiva, garantito dall’AI, si compie un vero salto di qualità. In quest’ultimo caso, infatti, il rilevamento di indicatori chiave (la qualità chimica dei lubrificanti in uso, le vibrazioni prodotte durante l’attività, la rilevazione delle dispersioni elettriche e altro ancora) aiuta a predire il funzionamento futuro dei macchinari.

Se poi all’analisi si collegano processi automatizzati di correzione degli errori e adeguamento dinamico, i risultati sono ancora migliori. Tenendo conto delle previsioni di affidabilità per i macchinari, per esempio, si può pianificare un ciclo di produzione ottimizzando l’utilizzo degli stessi. Ancora, il monitoraggio costante dello stato di efficienza, e la precisione nel calcolo del time-to-failure, permettono di programmare in anticipo le opportune contromisure.


Conclusioni

Se lo smart manufacturing abilita forme di gestione proattiva delle operazioni, queste risultano particolarmente evidenti nel campo della manutenzione. E queste soluzioni di manutenzione 4.0, improntate agli stessi principi di lean management, non possono prescindere dall’intelligenza artificiale.

L’AI, infatti, abilita la gestione degli ingenti flussi di dati del plant floor moderno, e garantisce la giusta granularità di analisi. Consente, così, di prevenire i rischi, prevedere l’affidabilità dei macchinari e quindi ottimizzare il lavoro sulle linee di produzione.

Per implementare concretamente delle soluzioni di AI, del resto, serve affidarsi ai giusti partner tecnologici. Sapiens Analytics, da questo punto di vista, si distingue dai competitor per un approccio che ha tra i suoi punti qualificanti:

  • la collaborazione con poli accademici di eccellenza come il gruppo di ricerca sull’Artificial Intelligence dell’Università Ca’ Foscari Venezia;

  • la disponibilità di un team dedicato, qualificato e numericamente consistente di data scientists;

  • la modellazione di un sistema di digital twin grazie al quale sviluppare e testare gli algoritmi senza interferire con la business continuity.

In virtù di questo approccio, è più semplice allora attingere a tutto il potenziale dell’AI e utilizzarlo, anche in ottica di manutenzione 4.0, per efficientare i processi aziendali.



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