Sensoristica, IoT e Manutenzione Predittiva

Sensoristica, IoT e Analisi, è questo l’ordine degli aspetti coinvolti nel processo della Manutenzione Predittiva. Capiamo però come funziona e quali sono le logiche per arrivare alla predizione degli eventi.

Nel mondo industriale competitivo di oggi sono sempre di più le aziende piccole e grandi che hanno scelto di adottare il connubio IoT e Manutenzione Predittiva per ottimizzare i processi di manutenzione.

La Manutenzione Predittiva

I progressi della tecnologia wireless, cloud e AI stanno sconvolgendo le regole con cui la Manutenzione Predittiva è stata applicata negli ultimi decenni superando le limitazioni che l’hanno caratterizzata nel passato.

Gli obbiettivi che ci si prefigge di raggiungere adottando un sistema di manutenzione predittiva sono essenzialmente due: il primo è rappresentato dalla possibilità di prevedere il momento in cui potrebbe verificarsi un guasto o una rottura delle apparecchiature ed il secondo è la capacità di evitare il verificarsi dell’evento avverso attraverso un piano di manutenzione.

Il passaggio al sistema IoT e Manutenzione Predittiva sarebbe impossibile da realizzare se i manutentori non venissero dotati di strumenti ed informazioni adeguate. Oggi, la sensoristica IoT, moduli di analisi integrati con CMMS, monitoraggio delle condizioni operative e analisi dei dati, facilitano l’implementazione della manutenzione con IoT.

Sensori predittivi

Non solo i macchinari e gli impianti, ma anche le infrastrutture possono essere dotate di sensori e sistemi intelligenti capaci di collegare le cose con le persone ed i processi di analisi. Grazie a questa tipologia di sensoristica IoT è possibile rilevare guasti imminenti in modo più preciso e continuo.

Il livello di perfezione raggiunto da questi dispositivi è tale che è possibile controllare anche piccoli componenti come ad esempio un cuscinetto e predire per quante ore ancora potrà funzionare regolarmente.

Essendo questi dispositivi di tipo wireless, possono essere installati facilmente su ogni componente  di impianto o macchinario senza interferire con le prestazioni dello stesso. Inoltre, utilizzando per la trasmissione dei dati la tecnologia Bluetooth, il consumo energetico è davvero esiguo.

Raccolta, aggregazione e analisi dei dati

In un sistema IoT e Manutenzione Predittiva i dati trasmessi dal sistema di sensori vengono raccolti ed analizzati in tempo reale da particolari softwares di solito connessi con un CMMS.

In tal modo non solo è possibile tenere sotto controllo le condizioni delle apparecchiature ma anche definire con esattezza i momenti in cui si verificheranno rotture o guasti. Da ciò ne consegue la possibilità di programmare efficaci piani di IoT e Manutenzione Predittiva basati su regole, algoritmi e modelli definiti dai responsabili.

Machine learning

Abbiamo visto quanto sia facile in un sistema IoT e Manutenzione Predittiva collegare sensori ad ogni componente e raccogliere enormi quantità di dati (Big Data). Ed inoltre quanto sia vantaggioso poter prevedere, controllare e prendere decisioni in base alle informazioni ottenute.

Il passo successivo, quello che segna davvero un cambiamento in un sistema IoT e Manutenzione Predittiva, è rappresentato dall’implementazione di un processo non solo capace di raccogliere automaticamente e in tempo reale i dati ma anche di elaborare previsioni e proporre piani d’azione. E’ qui che entrano in gioco i modelli di Machine Learning grazie ai quali è possibile semplificare e velocizzare notevolmente tutti i flussi del processo riducendo, o eliminando del tutto, il contributo umano.

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