La Predictive Maintenance, abilitata da tecniche di integrazione di sensori e di machine learning, è uno dei vantaggi più ampiamente annunciati della quarta rivoluzione industriale.

Un approccio che combina molte delle tecnologie che sono alla base della nuova ondata di digitalizzazione industriale come sensori in rete, big data, visual analytics e machine learning.

Identificando pattern complessi su centinaia o migliaia di variabili, in modi non consentiti dall’analisi tradizionale, questa tecnica consente agli operatori di sviluppare una comprensione più profonda e data-driven del perché si verificano determinati accadimenti.

  • Streaming data engine, consente la raccolta di dati in tempo reale da diversi tipi di sensori di produzione. Il modello predittivo elabora i dati per produrre una previsione
  • Live dashboard, permettono di visualizzare dati e previsioni in tempo reale
  • Persistent Staging Area (PSA), memorizza i dati storici

Le informazioni così raccolte possono essere utilizzate per ulteriori analisi statistiche, grafici e dashboard di monitoraggio.

Considerando che una macchina può subire centinaia o migliaia di diversi tipi di guasti, a volte molto rari, può non essere conveniente creare modelli tradizionali di qualità sufficiente a fare previsioni adeguate.

Il nostro Competence Center di Data Science ha sviluppato modelli accurati di Machine Learning. La manutenzione predittiva basata su modelli diventa così un modo originale per risolvere problemi molto delicati.

Per questo motivo la creazione di una robusta base dati è un elemento fondamentale per l'affidabilità e la manutenzione digitale. La maggior parte delle organizzazioni dispone già di sistemi per registrare i dati relativi alla manutenzione e all'affidabilità, ma l'efficacia di tali sistemi può essere compromessa da una scarsa attività di analisi.

Le tecniche di Intelligenza Artificiale, come l'elaborazione in linguaggio naturale NLP, possono aiutare le organizzazioni a trasformare dati storici scarsamente organizzati in una forma più adatta per consentire analisi automatizzate.

Una volta che sono identificati i dati a disposizione, le aziende hanno bisogno di un mezzo per accedervi. L'architettura “data lake” SDG raccoglie i dati da diversi sistemi e fonti, creando un'unica fonte affidabile e colmando il divario informativo tra i sistemi per fornire un quadro completo della salute di un asset. Questa componente critica dell'architettura dei dati ha molteplici usi: fornisce la base per la gestione delle prestazioni digitali, l'analisi descrittiva e dashboard, fungendo contemporaneamente anche da strato unificato per nuove applicazioni di manutenzione e affidabilità, fornendo i dati richiesti per i modelli di advanced analytics.

Una manutenzione predittiva implica l'utilizzo di analisi descrittive e visualizzazioni di dati per fornire una visione in tempo reale della salute degli asset.

La gestione delle prestazioni digitali automatizza la generazione e la presentazione delle metriche chiave e delle informazioni qualitative che le aziende utilizzano nei loro programmi di manutenzione e qualità.

Le Augmented analytics possono anche aiutare ad accelerare e standardizzare le analisi costi-benefici e il processo decisionale su cui si basano le attività di manutenzione e affidabilità, aiutando i team a scegliere la corretta strategia di manutenzione come il run-to-fail, la manutenzione preventiva pianificata o la manutenzione basata sulle condizioni per ogni risorsa.