Che cos'è l'intelligenza artificiale nella manutenzione predittiva?

Come viene utilizzata l'IA nella manutenzione predittiva?

L'intelligenza artificiale (AI) applica i principi dell'apprendimento automatico per risolvere una moltitudine di problemi legati all'assistenza. L'apprendimento automatico costruisce modelli analitici in grado di fornire ai tecnici dell'assistenza azioni predittive per prevenire potenziali fermi macchina prima ancora che si verifichino. L'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico sono sistemi dinamici che producono risultati migliori con una maggiore esposizione ai dati.

Definizione di apprendimento automatico

L'apprendimento automatico è un sottoinsieme dell'IA che utilizza gli algoritmi per comprendere gli insiemi di dati, "imparando" in modo efficace o creando intuizioni. Fornendo dati campione (noti anche come dati di test) a un sistema di apprendimento automatico, questi algoritmi costruiscono modelli che diventano abbastanza familiari da identificare le inefficienze, suggerire miglioramenti della precisione e persino fare previsioni sui risultati futuri. Man mano che gli insiemi di dati crescono, le previsioni migliorano. Le applicazioni predittive dell'apprendimento automatico sono particolarmente rilevanti per i casi d'uso della manutenzione e dell'assistenza. L'apprendimento automatico è in grado di valutare i dati storici e attuali sull'utilizzo delle apparecchiature per prevedere i probabili eventi futuri, come la necessità di una visita di assistenza o il guasto delle apparecchiature se la situazione attuale non viene affrontata. Nel tempo, con l'aumento del volume dei dati sui prodotti e sull'utilizzo, queste previsioni diventano sempre più accurate e granulari.

Diversi metodi di previsione dell'IA

I tempi di inattività non pianificati riducono la produttività e richiedono costosi viaggi in autocarro per essere risolti. L'intelligenza artificiale può prevedere i problemi delle apparecchiature e rendere i vostri prodotti più affidabili sul campo, aiutandovi:

• Prevedere con ciò che si conosce: Unire i dati storici sulle prestazioni, le specifiche tecniche e le analisi in tempo reale per creare allarmi e avvisi specifici per l'utente e basati sulle condizioni, in modo da poter risolvere un problema prima che si verifichi. Questa è solitamente la prima fase delle previsioni abilitate dall'intelligenza artificiale.

• Prevedere con ciò che si impara: Sia che abbiate un programma IIoT consolidato o che siate appena connessi, l'intelligenza artificiale può aiutarvi a focalizzare e affinare i dati per creare modelli più accurati ed efficaci nel tempo. Creare una strategia di manutenzione predittiva che costruisca continuamente conoscenze e identifichi i fattori scatenanti che predicono i tempi di inattività e che possono essere risolti in modo proattivo.

• Prevedere con la simulazione: Simulare le stesse sollecitazioni che causano problemi di prestazioni durante il processo di progettazione per garantire che le macchine siano in grado di resistere alle condizioni del mondo reale e determinare punti di allarme e di allerta predittivi. Utilizzando i dati raccolti grazie ai processi abilitati dall'intelligenza artificiale, è possibile migliorare le simulazioni eseguite nel tempo.

Manutenzione predittiva vs. manutenzione preventiva

Spesso si confondono la manutenzione predittiva e quella preventiva, ma esistono differenze significative tra le due.

La manutenzione preventiva avviene a intervalli regolari in base al ciclo di vita della macchina, indipendentemente dall'utilizzo, per garantire che non emergano problemi. Per la manutenzione preventiva, l'unica variabile utilizzata per prevedere un guasto è l'intervallo di tempo trascorso dalla manutenzione precedente. Il cambio regolare dell'olio dell'auto è un esempio familiare di manutenzione preventiva. Sebbene la manutenzione preventiva rappresenti un enorme miglioramento rispetto all'assistenza reattiva, ha i suoi limiti. In sostanza, utilizza un modello di dati molto semplice (ad esempio, i motori delle auto hanno problemi a lungo termine se l'olio non viene cambiato ogni 5.000 miglia di viaggio) per fornire una raccomandazione molto ampia (ad esempio, è necessario portare il veicolo al più presto per il cambio dell'olio). Un modello di manutenzione preventiva non tiene conto delle condizioni specifiche del motore dell'auto o di come il veicolo è stato guidato.

La manutenzione predittiva analizza continuamente le condizioni degli asset e delle apparecchiature collegate. Può raccogliere diversi tipi di dati per costruire modelli dettagliati che riflettono lo stato delle apparecchiature e il loro utilizzo. In questo modo, i dati prodotti durante il normale funzionamento della macchina vengono analizzati per proporre raccomandazioni di manutenzione molto più accurate. Questi dati vengono analizzati per ridurre la probabilità di guasti e forniscono una comprensione più approfondita delle cause, della probabilità e del tempo di guasto se un'apparecchiatura rimane senza servizio. A differenza della manutenzione preventiva, che consiste in regole generiche, la manutenzione predittiva fornisce raccomandazioni accurate e specifiche che riflettono le apparecchiature e il loro utilizzo. Questa precisione evita anche attività di manutenzione non necessarie che possono comportare costi e tempi di inattività.

Applicando la combinazione trasformativa di IIoT e IA per costruire modelli di dati di manutenzione predittiva molto robusti, le organizzazioni stanno sperimentando una diminuzione dei tempi di inattività, una maggiore produttività del lavoro, una riduzione dei costi di assistenza sul campo, un miglioramento della progettazione dei prodotti e una maggiore sicurezza dei lavoratori.

Quali sono i vantaggi dell'utilizzo dell'IA nella manutenzione predittiva?

Eliminare le perdite di produzione

Utilizzando l'intelligenza artificiale, i modelli di manutenzione predittiva valutano molte variabili che riflettono lo stato attuale di un asset, fanno previsioni basate sulle tendenze di utilizzo e informano i team di manutenzione di potenziali guasti alle apparecchiature in anticipo. Gli allarmi e gli avvisi specifici per l'utente possono aiutare a prevenire i problemi prima che si verifichino, il che significa che i clienti possono ridurre la necessità di rotolare i camion e rispondere ai problemi con agilità. La manutenzione predittiva alimentata dall'intelligenza artificiale può dare risultati:

• Una riduzione del 30% dei tempi di inattività non pianificati

• 83% di risoluzioni più rapide

• 75% di tempo in meno sul sito

Aumentare la produttività dei lavoratori

Quando l'intelligenza artificiale viene utilizzata per prevedere quando si verificheranno i problemi delle apparecchiature, la manutenzione predittiva può essere pianificata in base agli orari dei lavoratori. Quando i lavoratori non subiscono interruzioni a causa di un malfunzionamento imprevisto o di una visita di assistenza regolarmente programmata, i clienti ne risentono:

• Massimizzazione dei tempi di attività e riduzione dei ritardi di produttività

• Aumento dell'utilizzo delle risorse

Migliorare la sicurezza dei lavoratori

Prevedendo con precisione quando un'apparecchiatura potrebbe subire un malfunzionamento o un guasto, si può evitare di mettere i tecnici dell'assistenza in situazioni pericolose. Queste previsioni integrali possono garantire:

• I lavoratori si trovano a una distanza di sicurezza dalle macchine che potrebbero subire malfunzionamenti.

• I tecnici dell'assistenza possono risolvere i problemi prima che le macchine diventino pericolose.

Inoltre, poiché la manutenzione predittiva può fornire i dati per far risparmiare ai clienti fino a milioni di dollari in termini di riduzione dei tempi di inattività, la soddisfazione dei clienti aumenterà, portando a tassi di rinnovo più elevati, a una riduzione del turn-over e a migliori punteggi di net promoter. In parole povere, il passaggio alla manutenzione predittiva si traduce in una riduzione delle esigenze di assistenza, in visite di assistenza più rapide e meno dispendiose, massimizzando i tempi di attività, la produttività e la sicurezza. Un passaggio che i vostri clienti del settore manifatturiero accetteranno di buon grado.

In che modo l'IA nella manutenzione predittiva cambierà l'industria manifatturiera?

Con l'AI che rafforza le capacità della manutenzione predittiva insieme all'automazione, all'analisi in tempo reale e alla connettività a livello aziendale attraverso l'IIoT, l'attuazione dell'Industria 4.0 sembra promettente. Anche se l'implementazione della manutenzione predittiva non è priva di sfide, come un processo di pianificazione approfondito, l'integrazione con gli asset attuali e l'aggiornamento del personale sulla nuova tecnologia, le organizzazioni continuano ad accettare questa pratica come il modo migliore per ridurre i costi e risolvere i problemi più rapidamente.

Inoltre, con la diffusione dell'uso della manutenzione predittiva, si può contribuire a un futuro più sostenibile riducendo la quantità di energia utilizzata nell'impianto di produzione, diminuendo la necessità di costosi carrelli e aumentando la vita utile delle apparecchiature.

Fate già previsioni basate su ciò che conoscete. Sfruttate tutto il potenziale dell'IIoT e dell'IA per prevedere utilizzando ciò che imparate e raccogliete il ROI documentato, l'aumento dei tempi di attività e una maggiore soddisfazione. La tecnologia ThingWorx di PTC sfrutta la potenza dei dati attraverso l'integrazione dell'IoT e l'adozione dell'IA per prevedere efficacemente i problemi e preparare i responsabili dell'assistenza ad affrontarli prima che si verifichino, riducendo così i tempi di inattività e aumentando la soddisfazione dei clienti.