{"id":30255,"date":"2021-05-11T16:31:38","date_gmt":"2021-05-11T14:31:38","guid":{"rendered":"https:\/\/esa.sinapps.info\/en\/new-network-remote-io-esaware-discover-all-features-3-2-2-2-4-2-2-2-2-2-3-2-2-2-2-2-2-3-2-3-2-2-2-2-2-2-2-3-2-4-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-4-2-2-3-2-2-2-2-2-2\/"},"modified":"2024-11-08T22:05:31","modified_gmt":"2024-11-08T21:05:31","slug":"new-network-remote-io-esaware-discover-all-features-3-2-2-2-4-2-2-2-2-2-3-2-2-2-2-2-2-3-2-3-2-2-2-2-2-2-2-3-2-4-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-4-2-2-3-2-2-2-2-2-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/esa.sinapps.info\/it\/soluzioni-di-manutenzione-predittiva-industria-4-0\/","title":{"rendered":"Soluzioni di Manutenzione Predittiva nell\u2019Industria 4.0"},"content":{"rendered":"

[vc_row][vc_column width=”1\/2″][vc_single_image image=”11437″ img_size=”full” el_class=”img-blog”][\/vc_column][vc_column width=”1\/2″][vc_column_text]Il passaggio dal monitoraggio basato sulle condizioni alla manutenzione predittiva rappresenta una delle grandi svolte dell\u2019Industria 4.0<\/strong>.<\/p>\n

La gestione proattiva e preventiva della manutenzione e del fallimento degli asset ha permesso di ottimizzare sensibilmente i tempi di attivit\u00e0 e la produttivit\u00e0. Questo attraverso l\u2019analisi predittiva dei big data abilitata dalla digitalizzazione, dall\u2019IoT e dall’intelligenza artificiale. Ossia l\u2019analisi dei dati di produzione industriale in modo da identificare dei modelli di funzionamento e malfunzionamento, cos\u00ec da poter successivamente prevedere guasti e problemi prima che si verifichino.<\/p>\n

Manutenzione predittiva e Big Data<\/h2>\n

L\u2019analisi predittiva si fonda sui dati di produzione. Dunque, l\u2019attuazione di una strategia di manutenzione predittiva richiede un sistema di raccolta dati efficace e puntuale. Al fine di implementarlo, oggi nell\u2019industria esistono diverse tecnologie basate sull\u2019internet of Things, ossia sulla comunicazione in tempo reale tra dispositivi. In particolare, la sensoristica<\/strong> \u00e8 tra le soluzioni di manutenzione preventiva pi\u00f9 adeguate.<\/p>\n

Sui macchinari vengono installati dei sensori statici di alta qualit\u00e0 che monitorano in tempo reale l\u2019impianto, raccolgono e trasmettono informazioni importanti, e segnalano eventuali anomalie. Si tratta quindi del primo step nell\u2019abilitazione di un sistema IoT di manutenzione. Idealmente i sensori devono raccogliere un\u2019ampia variet\u00e0 di metriche. Ovvero, diverse tipologie di dati (immagini, audio o video) in modo da creare e alimentare un modello predittivo completo<\/strong>.<\/p>\n

Una volta raccolte queste informazioni, \u00e8 necessario avviare un flusso dati in totale sicurezza tra i sensori\/macchinari e il data lake centrale<\/strong>. Ed \u00e8 proprio questo il passaggio successivo nel sistema di manutenzione predittiva. Un contenitore sicuro (in locale o basato su Cloud) per tutti i dati accessibile dai programmi autorizzati che ne hanno bisogno, compreso il software di analisi predittiva.<\/p>\n

Analisi predittiva e machine learning<\/h2>\n

L\u2019analisi predittiva \u00e8 guidata dalla modellazione. Ma i modelli predittivi prevedono un algoritmo di apprendimento automatico<\/strong>. Grazie a una visione approfondita dell\u2019attivit\u00e0 produttiva all\u2019interno dell\u2019impianto e attraverso l\u2019intelligenza artificiale, gli algoritmi di apprendimento automatico assimilano, aggregano e sintetizzano i dati di produzione per riconoscere modelli e schemi complessi e generare informazioni dettagliate. In questo modo, nel tempo, \u00e8 possibile addestrare i modelli affinch\u00e9 rispondano a nuove informazioni.<\/p>\n

Ecco perch\u00e9 il machine learning<\/strong><\/a> \u00e8 un\u2019altra soluzione che favorisce e rafforza la manutenzione predittiva. I progressi tecnologici nell\u2019apprendimento automatico \u2013 come gli algoritmi di deep learning e le reti neurali \u2013 permettono di scoprire nuove informazioni e schemi prima nascosti. Attraverso il machine learning e l\u2019intelligenza artificiale diventa possibile sbloccare il vero potenziale dei big data, implementando analisi avanzate e individuando minacce nascoste e nuove opportunit\u00e0 di manutenzione predittiva.[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row]<\/p>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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