Manutenzione predittiva avanzata 

L'importanza della scelta della strategia di manutenzione

In ogni sito di produzione industriale, la scelta della corretta strategia di manutenzione rappresenta un aspetto cruciale nella gestione operativa che ha impatti sui costi, sulla sicurezza e sull’ambiente.

Di seguito le principali strategie di manutenzione. Ogni approccio ha vantaggi e svantaggi.

• MANUTENZIONE CORRETTIVA
  Eseguita dopo che avviene il guasto. Massimizza il tempo di utilizzo, ma fa subire le conseguenze del guasto (in alcuni casi non accettabili);
• MANUTENZIONE CICLICA
  Eseguita periodicamente. Riduce la probabilità del guasto e delle sue conseguenze, ma permette di sfruttare solo una parte della vita utile dell’apparecchiatura;
• MANUTENZIONE PREDITTIVA
  Si basa sul monitoraggio di segnali precursori (vibrazioni, temperature, alterazioni chimiche, ultrasuoni, ecc.) che permettono di effettuare interventi preventivi appena prima del guasto. 

Tuttavia, molte delle tecnologie impiegate richiedono strumentazione sofisticata e competenze specialistiche. Per quanto detto è chiaro che la strategia correttiva sia applicata ai componenti non critici, quella ciclica i componenti critici e quella predittiva ai soli componenti di importanza vitale per l’impianto per i quali il costo del monitoraggio sia giustificato.

Perché utilizzare l’ai nelle attività di manutenzione?

Attraverso l’utilizzo dell’intelligenza artificiale è possibile prevedere l’accadimento dei guasti senza dover effettuare misure tecnologicamente complesse.
La stima della RUL (Remaining Useful Life) viene infatti effettuata applicando algoritmi di Machine Learning ai dati già normalmente raccolti dal sistema di supervisione dell’impianto che permettono di identificare i segnali nascosti di guasto incipiente.
Il principale vantaggio di quest’approccio è la possibilità di estendere l’applicazione della manutenzione predittiva e dei suoi benefici (azione preventiva al guasto e massimo utilizzo della vita utile) a tutte le apparecchiature critiche per le quali i costi di monitoraggio non sarebbero giustificati.

Come opera Bureau Veritas Nexta in ambito manutenzione predittiva avanzata?

L’implementazione di questo strumento di monitoraggio della salute degli asset si articola in due fasi.

La prima fase è necessaria a costruire il sistema di previsione adattandolo alle apparecchiature da monitorare e ai dati disponibili, attraverso le seguenti attività:

• Raccolta e analisi delle informazioni disponibili;
• Filtrazione, normalizzazione e analisi di sensitività dei dati;
• Addestramento e selezione degli algoritmi di machine learning;
• Identificazione indice di salute (health index) e stimatore della RUL (Remaining Useful Life) delle apparecchiature monitorate.

La seconda fase è quella che utilizza gli strumenti costruiti per la gestione predittiva degli asset attraverso l’esecuzione delle seguenti attività per la durata contrattuale definita:

• Raccolta settimanale dei dati di impianto;
• Ricalcolo della RUL stimata e implementazione mensile dei dati per rilanciare l’addestramento su un dataset più ampio perseguendo un miglioramento continuo delle performance dell’algoritmo.

Faq - Domande frequenti sulla Manutenzione predittiva avanzata