Manutenzione predittiva: i vantaggi del machine learning nella prevenzione dei fermi macchina industriali

Gli imprenditori che operano nel campo industriale e hanno a che fare ogni giorno con macchinari come i condizionatori di precisione, hanno visto il loro mondo, negli ultimi anni, investito da diversi cambiamenti importanti. Una delle innovazioni più dirompenti è stata l’arrivo del machine learning come punto di riferimento per l’esecuzione della manutenzione predittiva (se non hai ancora un partner affidabile per quanto riguarda quest’ultima mansione, contatta Emmetre, centro di manutenzione di impianti di condiziomento industriali). Con l’implementazione del machine learning, è ormai possibile passare dall’esecuzione di interventi manutentivi a cadenze temporali regolari, la cosiddetta manutenzione preventiva, a un approccio basato sull’analisi puntuale dei dati. Grazie ad essi, si può avere una visione chiara in merito al momento in cui l’intero macchinario o uno o più dei suoi componenti possono andare incontro a un guasto. Il vantaggio principale è una pianificazione che, a ragione, può essere definita proattiva, con un impatto positivo sulla riduzione dei rischi di fermo macchina, evenienze che comportano costi importanti e che fanno perdere tantissimo terreno dal punto di vista della competitività.

Come funziona il machine learning sulle macchine industriali?

A questo punto, è più che naturale chiedersi come funziona il machine learning sulle macchine industriali, dai già citati condizionatori di precisione a svariate tipologie di impianti. Si parte, come già detto, con la raccolta dei dati. Su ogni macchinario coinvolto nel monitoraggio vengono installati sensori ad hoc che controllano diversi parametri delle sue performance. Tra questi rientra, per esempio, la temperatura a cui l’impianto lavora, così come la frequenza e l’intensità delle vibrazioni. Questa grande mole di dati viene poi sottoposta al lavoro di algoritmi che sono in grado, a partire da determinati pattern, di calcolare le probabilità, a breve, medio e lungo termine, del verificarsi di anomalie.

I vantaggi pratici

Ecco i principali vantaggi pratici che derivano dal ricorso al machine learning per la manutenzione predittiva di macchinari industriali.

• Abbattimento dei costi: un fermo macchina non previsto è un costo non solo dal punto di vista della perdita di guadagno per eventuali prodotti non venduti, ma anche per quanto riguarda gli oneri economici da sostenere per acquistare nuovi pezzi e integrarli nel sistema dell’impianto.
• Maggior sicurezza: avere a che fare con fermi macchina improvvisi può rappresentare, in alcuni casi, un problema per la sicurezza in azienda.
• Maggiore sostenibilità ambientale grazie a impianti che lavorano meglio, in meno tempo e impiegando meno risorse.

Da non dimenticare è anche un altro aspetto cruciale: il ROI più elevato. Attraverso la prevenzione dei fermi macchina inaspettati, la sinergia tra machine learning e procedure di manutenzione predittiva degli impianti industriali consente di allungare la vita utile degli asset aziendali. Di conseguenza, l’imprenditore che ha investito può apprezzare, nel tempo, un ritorno più consistente.

Cosa sapere sugli algoritmi?

In questo nostro piccolo excursus dedicato a una delle più importanti innovazioni in campo industriale negli ultimi anni, non può mancare un cenno più approfondito agli algoritmi di machine learning. Sono diverse le tipologie esistenti. Si va dalle reti neurali agli alberi decisionali, algoritmi di apprendimento supervisionati non parametrici utilizzati per diverse tipologie di attività, da quelle di classificazione a quelle di regressione. Caratterizzati da una struttura gerarchica ad albero, hanno un nodo radice, dei rami, dei nodi interni e dei nodi foglia. Tra gli altri algoritmi utilizzati dal machine learning nel monitoraggio dei macchinari industriali, troviamo anche i modelli di regressione e gli algoritmi di clustering. Come scegliere? Ovviamente si tratta di una decisione che richiede conoscenze tecniche estremamente avanzate e che dipende da diversi fattori, tra cui il tipo di guasto da prevenire e la natura dei dati oggetto dell’analisi. I modelli sopra citati vengono opportunamente addestrati e, nel corso del tempo, costantemente ottimizzati.