Prevenire è meglio che curare: l’intelligenza artificiale al servizio della manutenzione

Le operazioni di manutenzione e riparazione di impianti e macchinari sono un costo rilevante per le aziende, ma sono fondamentali per garantire una produzione efficiente, mantenere elevati standard qualitativi ed evitare costosi tempi morti. La maggior parte delle aziende nel mondo implementa procedure di manutenzione correttiva e manutenzione preventiva.

La manutenzione correttiva rappresenta un insieme di azioni atte a ripristinare lo stato di un macchinario o di un sistema dopo che si è verificato un guasto o una situazione di cattivo funzionamento, riportandolo alle condizioni precedenti il guasto, senza pertanto aumentare il valore del sistema né migliorarne le prestazioni. In alcuni casi gli interventi manutentivi rappresentano una occasione di aggiornamento e miglioramento del sistema, e in questo caso possono aggiungere valore al sistema, ma vengono implementati sempre in occasione di un malfunzionamento che costringe ad interrompere la produzione, il che può rappresentare un costo aggiuntivo a quello inerente la manutenzione e a quello eventuale conseguente al guasto stesso.

La manutenzione preventiva prevede, invece, interventi a cadenza prefissata in maniera cautelativa, in modo da precedere il manifestarsi di un malfunzionamento o di un guasto. Questa pratica chiaramente evita guasti e rotture che interrompono la produzione e possono danneggiare le macchine, ma è ben lontana dal garantire una efficienza operativa ottimale, perché spesso la manutenzione viene effettuata molto prima del necessario, con un aggravio di costi ed un rallentamento della produzione.

La manutenzione predittiva si basa sulla predizione dello stato future di macchinari e strumentazioni per programmare in maniera ottimale le operazioni di manutenzione, considerando anche le esigenze ed i vincoli della produzione. Essa ha l’obiettivo di intervenire solo quando e dove è necessario, precedendo l’insorgenza di guasti e problematiche tramite l’impiego di modelli che forniscono un quadro dello stato attuale e futuro dell’impianto. Quella predittiva rappresenta la più recente visione della manutenzione e può diventare un elemento di competitività per l’azienda perché consente di incrementare la produttività, ottimizzare l’efficienza dei processi di manutenzione, migliorare la produttività degli operatori consentendo nuovi modelli di business e nuove opportunità di mercato.

Un approccio integrato e moderno alla manutenzione predittiva deve prevedere uno sfruttamento massivo sia dei dati forniti sia dai sensori montata sui componenti critici della macchina o dell’impianto sia dai sistemi di controllo della qualità del prodotto, giacché i guasti sono spesso preceduti da un degrado della performance qualitative che si evidenzia sul prodotto. In sostanza, i prodotti funzionano essi stessi da “sensori” e sono spesso i primi ad evidenziare problematiche nell’impianto. Ed è qui che l’Intelligenza Artificiale può essere di grande supporto, poiché fornisce strumenti analitici avanzati, auto-adattativi, capaci di apprendere dai dati e di trattare grandi volumi di dati eterogenei e non strutturati (i cosiddetti big-data). Tali strumenti consentono, ad esempio, di analizzare lo stato di salute dei macchinari, stimare il tempo di vita residuo dei diversi componenti, rilevare con anticipo il degrado della qualità della produzione e predire il verificarsi di guasti. Gli strumenti di Intelligenza Artificiale possono anche supportare l’inclusione nel sistema di gestione della manutenzione dell’esperienza degli operatori di impianto tramite sistemi ed approcci di gestione della conoscenza.

Infine, occorre considerare il piano di produzione, al fine di implementare la manutenzione nella maniera più efficiente ed economica possibile. Questo implica una adeguata programmazione, che può eventualmente alterare la programmazione di processo pur mantenendo gli obiettivi generali di produzione. Anche su questi aspetti le tecniche di Intelligenza Artificiale possono fornire un supporto, poiché forniscono algoritmi di ottimizzazione che trovano il compromesso ottimale fra obiettivi contrastanti.

L’Intelligenza artificiale si dimostra dunque un valido supporto per le aziende anche nella gestione di processi accessori ma fondamentali, quali la appunto la manutenzione.