Che cos'è il monitoraggio predittivo e come realizzarlo

Il monitoraggio predittivo è un concetto che cambia le regole del gioco in quasi ogni settore. La capacità di prevedere con precisione è così preziosa, per così tante persone, che intere aziende sono costruite per supportare altri settori, in particolare la produzione industriale, in ogni aspetto, dal monitoraggio remoto degli asset alla manutenzione predittiva, fino alla gestione degli asset. Ma cosa si può prevedere? Come può funzionare all'interno delle infrastrutture esistenti? E cosa ci vorrà per far sì che ciò diventi realtà?

Il monitoraggio predittivo per la produzione industriale si differenzia da un altro obiettivo ricercato, che affronteremo tra poco, la manutenzione predittiva. Nel primo caso, utilizzando il monitoraggio remoto degli asset, i sistemi consentono all'azienda di monitorare e osservare il comportamento dei punti dati nel tempo. L'obiettivo è determinare se è necessario fare qualcosa e quale sia questo compito, non quando fare un compito prescritto.

Il monitoraggio predittivo utilizza l'AI per notare ciò che altrimenti sarebbe impossibile vedere. Non offre alcuna correlazione né alcun insight. L'utente viene semplicemente avvisato del cambiamento comportamentale e applica la propria conoscenza del processo e le proprie competenze per determinare l'eventuale azione necessaria. La differenza fondamentale è che l'utente prescrive l'azione.

A differenza del monitoraggio predittivo, la manutenzione predittiva è un approccio che utilizza dati specifici e determinati algoritmi per determinare il momento migliore per eseguire la manutenzione. L'obiettivo è eseguire la manutenzione quando necessario, non solo a intervalli regolari.

Pensiamo al cambio dell'olio dell'auto. Alcuni produttori suggeriscono di cambiare l'olio dell'auto ogni 15.000 km perché è un numero facile da capire e da misurare. In base alle abitudini di guida, ciò potrebbe significare ogni tre mesi o ogni anno. Tuttavia, questo potrebbe non tenere sufficientemente conto delle condizioni di guida che potrebbero influenzare la qualità dell'olio. Alcune persone scelgono di cambiare l'olio dopo un numero predefinito di mesi, piuttosto che usare i chilometri come indicatore. Ancora una volta, in base alle abitudini di guida e alle condizioni di guida, questo potrebbe significare che cambiano l'olio troppo spesso o troppo di rado.

Seguendo la nostra analogia dell'auto, i metodi di manutenzione predittiva terrebbero traccia delle informazioni sulle condizioni del motore dell'auto, sulle abitudini del guidatore e sulle condizioni di guida. Queste informazioni vengono poi utilizzate per determinare il momento migliore per cambiare l'olio di un veicolo. Il beneficio è che il guidatore spende solo quanto basta per ottenere la manutenzione ottimale.

Nella produzione, gli algoritmi di manutenzione predittiva utilizzano le prestazioni storiche, insieme a fattori continuamente aggiornati come età e frequenza di manutenzione. L'applicazione correla tutte le informazioni per favorire un migliore controllo del processo di manutenzione, invece di limitarsi a rispettare i programmi prestabiliti. Tuttavia, questo approccio presenta pro e contro. In generale, consente di migliorare il processo decisionale, ridurre i costi e rendere gli asset più affidabili.

Quando si parla di affidabilità degli impianti, il monitoraggio remoto degli asset e le funzionalità di gestione degli asset sono critiche perché l'attrezzatura invecchia, i processi cambiano, la tecnologia cambia, le persone si spostano e la produzione prosegue. Di conseguenza, le cose si rompono.

Questo ci riporta al monitoraggio predittivo, progettato per identificare un evento imminente e sfruttare al contempo competenze esperte. Sebbene questo approccio richieda un intermediario umano, l'ampiezza e la profondità della visibilità tramite l'AI forniscono una quantità enorme di insight. Prevedere con modelli AI è una cosa preziosa, dopo aver addestrato il modello e tenuto conto di ogni possibile variabile. Fino ad allora, gli esseri umani che usano gli insight AI possono vedere le cose arrivare in modo veramente predittivo.

Anche se un evento si verifica rapidamente o improvvisamente, strumenti e risorse di monitoraggio predittivo permettono ai team di supporto di isolare la causa principale più rapidamente rispetto ad altri approcci. Anche se il monitoraggio predittivo non evita un incidente che causa del tempo di inattività, l'approccio accelera il ritorno alle operazioni. Quando un'ora di tempo di inattività può costare ben oltre 100.000 dollari, poter rispondere e risolvere gli incidenti più rapidamente può ridurre drasticamente i costi.

Sfruttando ciò che l'AI ha da offrire, i produttori possono utilizzare al meglio il monitoraggio remoto degli asset su larga scala anche se la piattaforma non comprende tutti i punti di set predefiniti. L'analisi umana degli insight dell'AI la rende preziosa ed è fondamentale per aiutare l'AI a capire quando, cosa, perché e come. Il monitoraggio predittivo ha un enorme potenziale per fornire risultati di affidabilità produttiva in modi distinti dalle attuali tecnologie SCADA o da altre soluzioni software ad alta intensità di implementazione.