AI per la manutenzione predittiva: meno costi, più efficienza

Il Cliente, tra i leader mondiali nella produzione di fasteners e giunti meccanici di fissaggio, con una capacità produttiva annua di oltre 100.000 tonnellate di prodotto esportato in oltre 70 Paesi nel mondo, desiderava implementare un sistema per la manutenzione predittiva che gli consentisse di ridurre i costi associati alle attività di manutenzione, in modo da pianificare gli interventi solo se e quando effettivamente necessari. 

La soluzione

Security Trust ha selezionato una soluzione per la gestione della manutenzione predittiva attraverso l’intelligenza artificiale (AI): questo approccio sfrutta algoritmi avanzati per prevedere i guasti o i malfunzionamenti delle macchine o degli impianti industriali, consentendo di pianificare le attività di manutenzione in modo tempestivo ed efficiente. Tuttavia, l’implementazione della manutenzione predittiva con AI richiede una corretta acquisizione e gestione dei dati, nonché l’addestramento di modelli di AI accurati e affidabili. Inoltre, è fondamentale integrare i risultati predittivi nell’ambiente operativo esistente e assicurarsi che vengano assunte le azioni corrette in risposta alle previsioni della manutenzione predittiva: per questi motivi la soluzione è stata oggetto di PoC (prove di fattibilità ed efficienza, ndR) per svariati mesi. L’AI viene utilizzata per analizzare grandi quantità di dati provenienti da sensori, registri di manutenzione, condizioni operative e altre fonti rilevanti. Attraverso tecniche di machine learning e analisi dei dati, l’AI è in grado di identificare pattern, correlazioni e anomalie che potrebbero indicare un potenziale guasto imminente. La soluzione software è stata affiancata all’utilizzo di un accelerometro a tre assi, un dispositivo che misura l’accelerazione lungo tre direzioni ortogonali nello spazio: l’asse x, l’asse y e l’asse z. Questo tipo di accelerometro fornisce informazioni sul movimento lineare di un oggetto lungo tutte e tre le direzioni, consentendo una valutazione completa delle forze di accelerazione. Grazie alla capacità di misurazione dell’accelerazione lungo più assi, gli accelerometri a tre assi consentono una valutazione più accurata dei movimenti e delle vibrazioni di un oggetto rispetto agli accelerometri a un solo asse o a due assi. Questa maggiore precisione e completezza delle informazioni di accelerazione è stata essenziale nella validazione della soluzione.

I benefici

La soluzione con AI offre diversi vantaggi. In primo luogo, consente di ridurre i costi associati alle attività di manutenzione, poiché è possibile pianificare interventi solo quando sono effettivamente necessari. In secondo luogo, riduce i tempi di fermo delle macchine o degli impianti, poiché la manutenzione può essere eseguita in modo preventivo durante le pause pianificate. Infine, aiuta a migliorare l’efficienza operativa, garantendo una maggiore disponibilità delle risorse e una riduzione delle interruzioni non programmate. In sintesi, la manutenzione predittiva con AI rappresenta un’evoluzione significativa rispetto ai tradizionali approcci di manutenzione preventiva o correttiva. Sfruttando l’analisi avanzata dei dati e le capacità predittive dell’AI, è possibile ottimizzare la gestione degli asset, migliorare l’efficienza operativa e ridurre i costi di manutenzione.