Transizione 4.0
Telediagnosi e diagnostica predittiva sono le nuove sfide per definire e ampliare le frontiere del business
La Transizione 4.0 rappresenta oggi una nuova strategia d’impresa che raccoglie tutti i processi di crescita e trasformazione industriale, dall’automazione tradizionale alla digitalizzazione di tutte le sue componenti, in uno scenario di macchine costantemente interconnesse capaci di auto-diagnostica e auto-manutenzione.
Si tratta di elementi che fortificano la produzione industriale nella quale è richiesto un minore intervento umano, le condizioni di lavoro migliorano e la qualità dei prodotti finiti è nettamente superiore.
L’idea di fondo è che gli oggetti, non solo i dispositivi elettronici ma tutto ciò che influenza la nostra vita, grazie a sensori possono raccogliere informazioni utili all’uomo per ampliare la sua conoscenza così da poter impostare, in campo industriale, la tecnica più proficua per lo sviluppo dell’azienda.
L’integrazione di macchinari e sistemi gestionali crea una connessione tra intelligenza umana e artificiale che porta alla nascita dell’Internet of Things (Internet delle cose).
Ne è un esempio la Manutenzione Predittiva, ritenuta da molti l’applicazione più concreta ed efficace dell’IoT e resa possibile dai cambiamenti introdotti dalla Quarta Rivoluzione Industriale, tra i quali la capacità di raccogliere informazioni dei processi produttivi in tempo reale e tempestivo.
La manutenzione diventa così un fattore strategico per la gestione del ciclo di vita di macchinari e impianti in un contesto in cui le esigenze manutentive sono cambiate e moltiplicate.
Alla luce della evoluzione tecnologica che ha coinvolto i macchinari negli ultimi anni, sospinta anche dal paradigma Industria 4.0 (ora Transizione 4.0), oggi si è in grado di raccogliere e gestire una mole significativa di dati, i cosiddetti Big Data, provenienti dai sensori installati sulle macchine stesse.
Si ha dunque la possibilità di conoscere in termini oggettivi e numerici lo stato di salute dei componenti, così da intervenire in maniera mirata solo su quelli che effettivamente stanno terminando il proprio ciclo di vita. Si agisce quindi su un numero inferiore di elementi, si velocizzano le operazioni di ripristino e sostituzione e si riducono i guasti critici ed i fermi macchina imprevisti.
Monitoraggio continuo
Il monitoraggio continuo delle condizioni di lavoro e dei parametri di funzionamento mediante opportuni set di sensori e l’adattività alle derive di processo rappresentano alcuni dei requisiti di cui deve disporre il bene e la manutenzione predittiva insieme all’AI soddisfa pienamente tale esigenza.
Report accreditati stimano ogni anno, globalmente, una perdita di oltre 620 miliardi di euro a causa dei fermi macchina. Il riuscire a ridurli porta alla impresa un indubbio beneficio economico che impatta anche sulla catena di fornitura e sul fatturato.
La possibilità di implementare una manutenzione predittiva si basa sulla disponibilità di dati che devono essere acquisiti, letti, organizzati e strutturati in modo tale da generare valore per l’azienda.
La qualità della informazione in ingresso riveste un ruolo fondamentale, perché anche la più avanzata delle AI fornisce risultati non veritieri a fronte di un data entry non corretto.
La componente umana diventa quindi imprescindibile: il personale deve essere qualificato ed essere in grado di costruire sottoinsiemi di allenamento, il cosiddetto training set, sulla base dei dati storici per “addestrare” l’intelligenza artificiale al riconoscimento preventivo di anomalie e guasti.
In questo modo è possibile realizzare un modello digitale della macchina, il cosiddetto digital twin, capace di anticipare il comportamento reale e permettere di pianificare con anticipo finestre temporali dedicate alla manutenzione solo quando questa diventa effettivamente necessaria.
Un nuovo sistema così organizzato e strutturato permette, attraverso opportune infografiche e dashboard, di sintetizzare efficacemente tutti i dati raccolti, generando informazioni utili non solo a chi si occupa di manutenzione ma trasversalmente a tutti i reparti aziendali, non ultimo il management.
A tal proposito è bene comprendere come l’unione tra manutenzione predittiva e intelligenza artificiale richieda necessariamente un cambio culturale perché la definizione delle strategie aziendali deve basarsi anche sulla lettura e sulla comprensione del dato.
