Nell’era dell’Industry 4.0, dove le aziende sono sempre più interconnesse e automatizzate, anche la manutenzione diventa un’attività digitale. Grazie alla raccolta e analisi dei dati, attraverso l’utilizzo di sensori sui macchinari, è possibile effettuare quella che viene definita manutenzione predittiva, ovvero che prevede e individua un problema grazie al costante monitoraggio del macchinario.
Manutenzione reattiva, preventiva o predittiva?
Nella manutenzione reattiva, l’intervento viene effettuato quando accade un guasto e di conseguenza si reagisce al problema. La criticità maggiore è il blocco della produzione, che può perdurare se i pezzi di ricambio non sono facilmente reperibili o il personale addetto non è disponibile. Talvolta si opta per un ‘rattoppo temporaneo’ per far ripartire la produzione, ponendo però seri rischi per la sicurezza.
Nel caso della manutenzione preventiva, si lavora in anticipo e si programma un intervento quando il macchinario non è in funzione o l’impatto sulla produzione è relativamente basso. Grazie alla pianificazione, è possibile reperire i pezzi di ricambio per tempo, ma il problema è che vengano fatti interventi non strettamente necessari su macchinari ancora efficienti.
Con la manutenzione predittiva, invece, si ha un maggior controllo della situazione poiché grazie ai sensori si possono individuare anomalie o errori nel ciclo produttivo e intervenire se necessario. Conoscendo la quantità di utilizzo di un materiale o le vibrazioni di un macchinario, ad esempio, si possono predire usura e consumi e intervenire al momento giusto. Tra i vantaggi dell’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale e dell’Internet of Things, alla base della manutenzione predittiva, si possono elencare una maggiore sicurezza sul luogo di lavoro, una maggiore efficienza energetica e un incremento della produzione.
I 4 asset della Manutenzione Predittiva
Per poter effettuare la manutenzione predittiva servono alcuni componenti indispensabili.
- Sensori: per un’attivazione ottimale di tecnologie di IoT, sono necessari sensori di alta qualità che possano reggere la trasmissione di un alto numero di dati in tempo reale.
- Un sistema sicuro: la raccolta di dati comporta una trasmissione di dati tra i vari device e sensori. E’ quindi fondamentale che siano protocolli di sicurezza per proteggere le informazioni sensibili.
- Cloud o server: lo storage dei dati è altrettanto importante. Che sia un luogo fisico in azienda o virtuale (cloud), l’aspetto fondamentale è che sia sicuro, accessibile e veloce.
- Software innovativi: senza un algoritmo intelligente, guidato dal Machine Learning, la raccolta di dati diventa un lavoro poco proficuo. Serve dunque un software che possa aggregare e analizzare i dati per fornire output rilevanti per l’azienda.
MAS Elettronica a supporto della Manutenzione Predittiva
Sempre più aziende riconoscono l’importanza della manutenzione predittiva, inserendola tra le priorità strategiche del business. Noi di MAS Elettronica da sempre supportiamo l’innovazione tecnologica dei nostri clienti, tra cui anche la manutenzione predittiva.
Tra i nostri migliori prodotti per progettare la manutenzione predittiva all’interno del proprio ciclo produttivo, segnaliamo:
- CPU AURORA con processore neurale per applicazioni di Intelligenza Artificiale. Bassi consumi, alte prestazioni: grazie a queste caratteristiche CPU Aurora è ottimale per il settore industriale e applicazioni di Internet of Things, anche per effettuare manutenzione predittiva. CPU Aurora è in grado di pilotare tre display contemporaneamente, elaborando grandi quantità di dati in real time.
- SBC MINA, la single board indicata in diversi campi di applicazione come le HMI Industriali o i Sistemi Medicali Avanzati con interfacce grafiche ad alta risoluzione e alta capacità di calcolo. Grazie alla sua completa modularità, SBC MINA è un pronta all’uso.
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