Manutenzione Predittiva
La manutenzione predittiva è una delle applicazioni centrali nell'Industrie 4.0.
Analizzando vaste quantità di dati raccolti da una rete di sensori connessi installati negli impianti di produzione, consente alle aziende di effettuare previsioni affidabili su come le condizioni di una macchina o un impianto si svilupperanno nel tempo e quando ne sarà richiesta la manutenzione. Le condizioni degli impianti di produzione, a ogni modo, esercitano un’influenza diretta sulla qualità del prodotto finale.
Pertanto, è possibile stabilire un nesso molto stretto tra la manutenzione predittiva e la qualità predittiva. Infine, questi nuovi scenari tecnologici offrono opportunità per lo sviluppo di modelli di servizio, consentendo ai produttori di macchine di stabilire nuovi standard per la gestione delle relazioni con i clienti.
Modello e infrastruttura
Il modello predittivo è al centro di tutti gli scenari di manutenzione predittiva: la modellazione inizia con l'identificazione dei parametri rilevanti, come temperatura, pressione, vibrazione o caratteristiche visive. La base è nei dati storici. Applicando il modello ai dati storici, il modello può essere collaudato per individuare le sue capacità e l'accuratezza delle previsioni può essere regolata. La tecnologia di Machine Learning può supportare questo processo, rendendo il modello sempre più "smart" e incrementando il suo potere predittivo.
Come prerequisito, l'infrastruttura IT e le reti devono essere in grado di gestire alti volumi di dati. Internet of Things e Big Data sono le parole chiave principali a tale proposito. L'armonizzazione di diversi tipi di dati è di cruciale importanza per scoprire correlazioni nascoste tra i valori misurati e la propensione al difetto. In questo contesto la tecnologia cloud offre alcuni vantaggi centrali come una elevata scalabilità e un'accessibilità globale tramite internet.