Manutenzione Predittiva

Previsione di potenziali guasti alle attrezzature

La manutenzione predittiva (nota anche come PHM o "monitoraggio dello stato di salute” delle attrezzature) si riferisce al monitoraggio intelligente delle apparecchiature per evitare guasti futuri. In contrasto con la manutenzione preventiva convenzionale, il programma di manutenzione non è determinato da una linea temporale prescritta bensì da algoritmi di analisi che usano i dati raccolti dai sensori delle apparecchiature.

La manutenzione predittiva offre i seguenti vantaggi ai clienti e ai produttori di apparecchiature:

  • Riduzione dei tempi di inattività della macchina identificando i problemi prima che si verifichi il guasto, consentendo in tal modo di pianificare in modo conveniente il servizio di assistenza e aumentando la durata della vita utile.
  • Determinazione automatica della causa principale del guasto, consentendo un’assistenza adeguata senza utilizzare ulteriori risorse per determinare una diagnosi.
  • Si evitano i costi di manutenzione non necessaria.

Gli algoritmi sono fondamentali per una manutenzione predittiva efficace. La pre-elaborazione dei dati del sensore viene eseguita utilizzando tecniche avanzate di elaborazione del segnale e statistiche. Le tecniche di apprendimento automatico vengono poi utilizzate per valutare lo stato di salute delle attrezzature.

Una volta testati, gli algoritmi di manutenzione predittiva possono essere applicati in un ambiente IT ad esempio un server o cloud.  In alternativa, gli algoritmi possono essere implementati in un sistema embedded direttamente a bordo delle apparecchiature, velocizzando i tempi di risposta e riducendo notevolmente la quantità di dati inviati attraverso la rete.

Per informazioni aggiuntive, vedere Statistics and Machine Learning Toolbox™ e Neural Network Toolbox.



Vedere anche: analisi dati, apprendimento senza supervisione, modellazione predittiva

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