Cos'è la manutenzione predittiva?
La manutenzione predittiva è la strategia utilizzata dalle organizzazioni per calcolare e pianificare il programma di manutenzione delle apparecchiature operative. La strategia è progettata per ottimizzare le prestazioni e la durata delle apparecchiature. Con i dispositivi dell'Internet delle cose (IoT), la tua organizzazione può utilizzare sensori intelligenti per monitorare ogni aspetto delle prestazioni dei macchinari. Le soluzioni di manutenzione predittiva integrano i dati dei sensori con i dati operativi aziendali e applicano analisi basate sull'intelligenza artificiale (IA) per ricavarne il significato. È possibile utilizzare il significato derivato per prevedere lo stato futuro delle apparecchiature e anticipare potenziali problemi prima che si verifichino. Ad esempio, è plausibile aspettarsi dei problemi se la temperatura o la pressione superano una soglia prestabilita o l'utilizzo delle macchine è superiore al previsto. La manutenzione predittiva anticipa i potenziali danni ai macchinari e pianifica i controlli di manutenzione prima che si verifichino dei danni. La tua organizzazione può utilizzare la manutenzione predittiva per massimizzare i tempi di produzione aumentando operatività e affidabilità degli asset.
Perché la manutenzione predittiva è importante?
La manutenzione predittiva è importante perché i macchinari fisici possono essere danneggiati. I componenti possono guastarsi o deteriorarsi e le prestazioni possono rallentare o diventare variabili oltre i limiti operativi previsti. Il guasto e il degrado delle apparecchiature fisiche sono dovuti a tante cause diverse:
- Eventi e condizioni esterne
- Usura dovuta all'uso regolare
- Usura eccessiva dovuta all'uso delle apparecchiature al di fuori dei limiti delle capacità o delle funzioni previste della macchina
Anche la progettazione ingegneristica generale delle apparecchiature e le nuove tecnologie riducono la durata delle apparecchiature. E influiscono anche sui programmi di manutenzione e sostituzione.
Quando si integrano apparecchiature sempre più complesse e diverse nei sistemi di macchinari industriali, qualsiasi guasto o degrado di un componente influisce negativamente sugli altri componenti della catena. Questo porta a risultati inaspettati. La tua organizzazione può utilizzare soluzioni di manutenzione predittiva per ridurre la possibilità di guasti alle apparecchiature ed evitare il degrado oltre limiti ragionevoli.
Quali sono i vantaggi della manutenzione predittiva?
I programmi di manutenzione predittiva possono apportare vantaggi all'organizzazione in diversi modi.
Riduzione dei tempi di inattività
Attendere che le apparecchiature si guastino prima di ripararle è una pratica tipica della manutenzione reattiva. I tempi di inattività non pianificati influiscono però sull'intero programma operativo. Al contrario, la manutenzione predittiva riduce il rischio di guasti imprevisti delle apparecchiature. Permette quindi di pianificare in anticipo la manutenzione correttiva e di spostare i tempi di inattività in periodi non critici. Se necessario, permette anche di utilizzare apparecchiature di backup durante le riparazioni e aumentare la continuità aziendale.
Riduzione dei costi di manutenzione non necessari
La manutenzione preventiva di solito mantiene i macchinari in buone condizioni operative. Tuttavia, questa manutenzione non è sempre necessaria dal punto di vista del degrado. Quando si utilizza un programma di manutenzione predittiva, si attiva la manutenzione dopo un utilizzo o un tempo maggiori di quanto ci si aspetterebbe con una pianificazione regolare. Questo potrebbe essere dovuto a un minore utilizzo delle apparecchiature o ad altri fattori. Questo processo si traduce in una riduzione dei costi di manutenzione per le nuove parti e per le risorse del team di manutenzione.
Miglioramento della comprensione del sistema integrato
Utilizzando un programma di manutenzione predittiva, è possibile sviluppare una visione dettagliata e in tempo reale dello stato generale di un sistema complesso. In passato, questo non era possibile. Erano disponibili solo report di ispezione dei difetti con data e ora per avere una panoramica del sistema. Al giorno d'oggi, puoi integrare i dati su tutti i dispositivi IoT per ottenere analisi dettagliate di tutte le operazioni aziendali.
Quali sono i casi d'uso della manutenzione predittiva?
La manutenzione predittiva viene in genere utilizzata in casi con sistemi fisici complessi e di grandi dimensioni. Ecco alcuni esempi:
- Impianti e fabbriche di produzione
- Strutture edili e industriali
- Trasporto e logistica
- Operazioni nel settore energia e utenze
- Operazioni minerarie
- Robotica complessa
- Servizi di laboratorio
Le aziende che possiedono o gestiscono questi sistemi, operazioni o strutture possono trarre grandi vantaggi dall'utilizzo della manutenzione predittiva. E avranno anche un vantaggio competitivo.
Come funziona la manutenzione predittiva?
La manutenzione predittiva prevede il monitoraggio, l'analisi e la conseguente azione sulla base delle informazioni raccolte.
Monitoraggio
È necessario monitorare le apparecchiature durante tutto il loro utilizzo con una vasta gamma di sensori IoT disponibili proprio a questo scopo. I sensori misurano temperatura, vibrazioni, umidità e altri parametri che forniscono informazioni sullo stato della macchina.
Ad esempio, un sensore di temperatura indica se una macchina diventa più calda dopo un uso prolungato. Oppure le immagini di una telecamera possono mostrare se una valvola non si apre alla larghezza desiderata. Le apparecchiature vengono monitorate continuamente o a intervalli frequenti per garantire l'acquisizione tempestiva dei dati e aumentare la possibilità di rilevare anomalie.
Analisi
È possibile analizzare i dati raccolti dai sensori per determinare la velocità con cui le apparecchiature si stanno degradando o per capire se presto si guasteranno. I dispositivi IoT comunicano i dati a un sistema centralizzato. Qui, il machine learning (ML) e altri algoritmi di IA avanzati analizzano i dati per rilevare deviazioni da baseline o modelli stabiliti. Creano quindi modelli predittivi analizzando i dati storici e correlandoli ai guasti noti. Trasformare le letture grezze dei sensori in informazioni utilizzabili richiede ottime capacità di calcolo.
Operazione
I modelli predittivi stimano quando è probabile che un'apparecchiatura si guasti sulla base dei modelli di dati attuali e passati. Il sistema crea programmi di manutenzione proattivi basati sull'analisi futura. Utilizza inoltre e-mail, messaggi, pannelli di controllo o altri meccanismi per avvisare il team di manutenzione di potenziali guasti imminenti o anomalie urgenti. Man mano che l'organizzazione esegue la manutenzione e raccoglie più dati nel tempo, i modelli predittivi diventano più accurati e affidabili.
Tecnologia di manutenzione predittiva
Il lavoro di manutenzione predittiva è un campo complesso con molte parti mobili. Richiede sistemi che supportino l'archiviazione, il trasferimento e l'analisi di un'enorme quantità di dati. Si tratta spesso di dati in streaming in tempo reale combinati da centinaia, se non migliaia o milioni, di diverse fonti IoT. Il trasferimento dei dati richiede reti dedicate, con archiviazione in data lake, ed elaborazione tramite cluster di server dedicati ad alte prestazioni.
L'infrastruttura esatta necessaria per supportare un programma di manutenzione predittiva dipende dal sistema e dall'architettura utilizzati. Dipende anche dai sensori, dai tipi di dati e dal tipo di analisi che esegui. La personalizzazione delle soluzioni di manutenzione predittiva richiede che ingegneri, architetti dell'infrastruttura e data scientist creino la configurazione corretta.
Qual è la differenza tra la manutenzione predittiva e altri tipi di manutenzione?
L'organizzazione può anche adottare pratiche di manutenzione preventive e basate sull'ispezione.
Manutenzione predittiva vs. manutenzione preventiva
Con la manutenzione predittiva, si prevedono in anticipo un guasto o un degrado delle apparecchiature, quindi si esegue la manutenzione preventivamente prima che si verifichi l'evento.
La manutenzione preventiva consiste, invece, nell'eseguire la manutenzione secondo un programma prestabilito. Questo programma di manutenzione può basarsi su periodi di tempo o su unità di utilizzo misurabili (come il numero di giri di una ventola). In genere, questi programmi di manutenzione sono specificati dal produttore dell'apparecchiatura.
È possibile utilizzare contemporaneamente tecniche di manutenzione predittiva e preventiva oppure utilizzare un metodo piuttosto che un altro. La manutenzione predittiva è di natura più avanzata rispetto a quella preventiva. È più efficace se progettata, configurata, implementata e gestita correttamente.
Manutenzione predittiva vs. ispezione dei difetti
L'ispezione dei difetti è un processo in cui si esamina lo stato attuale delle apparecchiature per decidere se avviare una nuova manutenzione. Permette anche di confermare la necessità della manutenzione proposta. In genere, questo processo prevede l'analisi sul campo, come la fotografia fisica della ruggine su una macchina. Può anche includere tecniche di analisi da remoto, come l'analisi delle vibrazioni o l'acquisizione di informazioni tramite IoT.
È possibile utilizzare l'ispezione dei difetti insieme alla manutenzione predittiva e preventiva. Un'ispezione può essere utilizzata anche per scopi diversi dalla pianificazione della manutenzione. Ad esempio, l'ispezione dei difetti può entrare in gioco se un'azienda desidera vendere i suoi impianti industriali. L'acquirente potrebbe voler verificare l'entità di eventuali danni o usure ai macchinari, che influirebbero sul costo di acquisto.
Quali sono le sfide nell'implementazione della manutenzione predittiva?
La manutenzione predittiva si basa su una notevole quantità di investimenti in pianificazione, acquisto dell'IoT, funzionamento, manutenzione, attività di analisi e miglioramento e nella gestione continui. La quantità di tempo, risorse umane e denaro necessari per una manutenzione predittiva efficace a volte va ben oltre la portata delle piccole aziende.
Prima che la tua organizzazione implementi una soluzione di manutenzione predittiva, considera le seguenti sfide:
- Acquisizione dei dati giusti con i sensori giusti
- Acquisizione del giusto livello di sensibilità dei dati
- Garanzia del corretto funzionamento dei sensori
- Impostazione dei guardrail giusti per gli avvisi di manutenzione
- Esecuzione dell'analisi corretta per la manutenzione predittiva
- Libertà su quando e se eseguire la manutenzione preventiva e le ispezioni per individuare eventuali difetti
- Integrazione di nuovi componenti delle apparecchiature nel sistema di manutenzione predittiva
- Configurazione di sistemi automatizzati di gestione della manutenzione computerizzata basati sull'analisi
Inoltre, l'organizzazione deve essere a conoscenza di eventuali obblighi legali, di conformità o assicurativi relativi alla manutenzione programmata. Ciò è particolarmente importante per chi prevede di seguire programmi di manutenzione predittiva meno frequenti rispetto alla pianificazione della manutenzione consigliata dal fornitore.
In che modo AWS può aiutarti con i requisiti di manutenzione predittiva?
Amazon Web Services (AWS) offre un'ampia varietà di servizi per aiutare la tua organizzazione a sviluppare e implementare soluzioni di manutenzione predittiva. Questi servizi possono operare su larga scala senza dover investire in infrastrutture di proprietà e manutenzione.
I servizi e le soluzioni AWS IoT ti aiutano a raccogliere e archiviare i dati dei sensori per la manutenzione predittiva. Ecco alcuni esempi:
- AWS IoT Core consente di collegare miliardi di dispositivi IoT e instradare mille miliardi di messaggi ai servizi AWS senza gestire l'infrastruttura
- Gestione del dispositivo AWS IoT ti consente di registrare, organizzare, monitorare e gestire da remoto i dispositivi IoT su vasta scala
- Eventi AWS IoT monitora le tue apparecchiature o i tuoi dispositivi alla ricerca di guasti o modifiche al funzionamento e avvia le azioni necessarie
Machine Learning su AWS elenca molti servizi completamente gestiti per l'analisi dei dati dei sensori. Ecco alcuni esempi:
- Amazon Lookout per le apparecchiature è un servizio di monitoraggio delle apparecchiature industriali basato su ML che rileva il comportamento anomalo delle apparecchiature in modo da poter evitare e agire sui tempi di inattività non pianificati
- Amazon Monitron è un sistema end-to-end che utilizza la tecnologia di ML per rilevare condizioni anomale nell'attrezzatura industriale e abilitare la manutenzione predittiva
- Amazon Rekognition offre capacità di visione artificiale (CV) pre-addestrate e personalizzabili per estrarre informazioni e informazioni dettagliate dalle tue immagini e video.
Con Amazon SageMaker, puoi creare, addestrare e implementare modelli di ML personalizzati per i software di manutenzione predittiva con infrastruttura, strumenti e flussi di lavoro completamente gestiti. Puoi trovare esempi di manutenzione predittiva con il machine learning nella Biblioteca di soluzioni AWS per iniziare. Utilizzando il nostro codice su GitHub, con un set di dati di esempio sulla degradazione dei turbofan, puoi esplorare le soluzioni di manutenzione predittiva di AWS in azione. Personalizza con i tuoi dati per acquisire una comprensione più approfondita delle nostre funzionalità per il tuo caso d'uso unico.
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