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Manutenzione predittiva: come l’AI supporta l’automazione della building maintenance

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La cura preventiva, gli sforzi per prevenire una malattia prima di doverla curare, non è una novità e ha origine nell’antica Grecia. Tuttavia, nel corso del XX secolo, l’attenzione crescente sulla comprensione del corpo umano per prevenire le malattie ha salvato milioni di vite umane e ridotto i costi sanitari. Anche le macchine, che spesso si guastano a causa di errori evitabili, possono trarre gli stessi benefici – in particolare grazie alle avanzate tecnologie di manutenzione predittiva. I sistemi di ingresso e di sicurezza o anche gli ascensori, non fanno eccezione.

In futuro, queste routine di manutenzione porteranno un enorme risparmio di tempo e di risorse, riducendo al tempo stesso i tempi di inattività dei sistemi o il rischio di infortuni. Secondo un rapporto McKinsey, entro il 2025 la manutenzione predittiva potrebbe aiutare le aziende a risparmiare 630 miliardi di dollari. La manutenzione predittiva è già una componente cruciale degli edifici intelligenti e può essere utilizzata per modernizzare gli edifici più vecchi.

Ma cosa contraddistingue la manutenzione predittiva e come si concretizzano esattamente i suoi processi di creazione di un valore aggiunto?

Prevenzione vs. Manutenzione Predittiva: in cosa differiscono?

Prima di approfondire ulteriormente il modo in cui l’Intelligenza Artificiale (AI) può aiutare i macchinari a lavorare in modo efficiente, è importante non confondere la routine della manutenzione preventiva con quella predittiva. Le due hanno lo stesso scopo, quello di sfruttare al meglio le caratteristiche di una macchina mantenendo il corretto e costante funzionamento il più a lungo possibile, ma seguono metodologie diverse.

La manutenzione preventiva è il processo che consiste nell’eseguire una manutenzione regolare su un’apparecchiatura, mentre è ancora in funzione, per prevenire qualsiasi rischio di guasto. Questo approccio proattivo comporta di solito l’esame regolare delle prestazioni di una macchina, le regolazioni digitali o analogiche, la pulizia, la lubrificazione, le riparazioni, così come le eventuali sostituzioni o aggiornamenti delle parti necessarie.

L’obiettivo della manutenzione preventiva è quello di aumentare la durata di vita utile dei cespiti evitando ammortamenti e svalutazioni eccessive o rotture improvvise. Tuttavia, grazie alle soluzioni dell’Intelligenza Artificiale (AI) e dell’Internet degli Oggetti (IoT), un nuovo metodo di manutenzione rafforza ulteriormente questo obiettivo e lo rende molto più facile da raggiungere.

Conosciuta come manutenzione predittiva, questa tecnica può utilizzare l’IA per raccogliere, analizzare e utilizzare dati provenienti da varie fonti di produzione come macchine, sensori o interruttori. Gli algoritmi intelligenti aiutano i tecnici a comprendere qualsiasi rischio di errore o guasto prima che si verifichi. Come suggerisce il nome “manutenzione predittiva”, l’IA e gli algoritmi possono essere usati per prevedere i guasti dei componenti.

In altre parole, la manutenzione predittiva viene eseguita quando è necessaria, mentre la manutenzione preventiva si basa su un programma prestabilito, sia esso necessario o meno. La manutenzione predittiva basata sui dati e sull’intelligenza artificiale è in definitiva una metodologia di natura preventiva e può andare oltre il controllo annuale e manuale di una macchina.

Com’è il flusso di lavoro per la manutenzione predittiva?

Predictive Maintenance

Grazie all’AI, la direzione può sempre avere informazioni accurate sullo stato di funzionamento di qualsiasi macchina o apparecchiatura. Pertanto, l’AI nella manutenzione predittiva aiuta le aziende a ottimizzare denaro e risorse adattando le routine di manutenzione alle esigenze di ogni apparecchiatura, piuttosto che costringerle a un rigido programma.

A seconda delle specifiche e delle esigenze di una macchina, il flusso di lavoro della manutenzione predittiva comprende tipicamente diverse fasi.

Fasi

  1. Acquisizione dei dati
    La proliferazione delle tecnologie dell’internet delle cose (IoT) e del cloud gioca un ruolo significativo nella facilità della manutenzione predittiva. Durante l’intero ciclo di vita di una macchina, i sensori IoT raccolgono tutti i dati rilevanti e li memorizzano nel cloud. Può trattarsi di qualsiasi cosa, dalle condizioni meteorologiche ai dati sull’utilizzo delle apparecchiature e ai dati inseriti manualmente dai controlli manuali.
  2. Analisi dei dati
    Una volta che i tecnici o i facility manager acquisiscono dati rilevanti per il benessere e il corretto funzionamento dei loro beni, è il momento di collegare i punti. Tuttavia, grazie all’AI, non è necessario essere uno scienziato dei dati addestrato per farlo. Nella manutenzione predittiva, molti strumenti di AI utili aiutano i tecnici o i facility manager a fare previsioni significative sullo stato della macchina.
  3. Valutazione della salute del bene
    Gli strumenti di valutazione AI analizzano continuamente i dati e valutano lo stato di salute del bene. In caso di necessità, l’AI potrebbe formulare raccomandazioni specifiche su qualsiasi azione necessaria per il funzionamento duraturo del bene. Per molte apparecchiature o macchine, queste raccomandazioni sono spesso avvisi che specificano le azioni che i tecnici devono implementare. Possono essere semplici come un invito ad effettuare un aggiornamento del software o ad oliare alcune ruote, così come riparazioni più complesse.

A seconda dei sistemi di manutenzione predittiva in uso, possono essere inviate notifiche su un display visivo, oppure avvisi inviati a un’applicazione mobile o possono essere utilizzati altri metodi di feedback per attirare l’attenzione del gestore del sistema. È anche possibile integrare la manutenzione predittiva con il BIM per ottimizzare ulteriormente il processo.

In questo modo, i tecnici o i dirigenti della struttura possono eseguire gli aggiornamenti o le riparazioni necessarie per mantenere il funzionamento delle macchine, garantendo al tempo stesso sicurezza ed efficienza.

L’automazione è il futuro della manutenzione

Dall’industria manifatturiera all’agricoltura, non c’è industria che non sia interessata dal processo di automazione. La manutenzione predittiva rappresenta un’enorme opportunità per modernizzare i nostri edifici e tenerci aggiornati sui cambiamenti delle tecnologie e dei requisiti di sicurezza con il minimo di interferenze.

Dagli ascensori ai sistemi di ingresso, gli impianti degli edifici a cui ci affidiamo per la sicurezza e la comodità sono pronte a facilitare un’esperienza ancora più agevole e sicura grazie proprio alla manutenzione predittiva.

Simon Chapman

Simon Chapman

Simon è un esperto nelle vendite con un background tecnico. Nel suo ruolo di Assistant Vice President Service, è responsabile dello sviluppo globale del business dei servizi di dormakaba. Con il suo team stabilisce processi e metodi per rispondere al meglio alle esigenze dei clienti.