Ciao a tutti, sono Vincenzo Lomonaco, ricercatore e docente all’Università di Pisa.
Nella puntata di oggi parliamo di un’applicazione molto interessante dell’intelligenza artificiale, con ricadute commerciali davvero importanti soprattutto per il mercato europeo e italiano.
Parliamo di monitoraggio e manutenzione predittiva.
Qual è lo stato dell’arte in questa direzione? Scopriamolo insieme in questa puntata di Le Voci dell’AI.
Il monitoraggio e la manutenzione sono elementi fondamentali nella gestione di sistemi complessi in ambito industriale e tecnologico.
Il monitoraggio consiste nella raccolta continua o periodica di dati attraverso sensori e strumenti che misurano parametri come la temperatura, le vibrazioni, la pressione o il consumo energetico.
Questo processo fornisce informazioni in tempo reale sullo stato operativo di un sistema, consentendo di identificare anomalie e reagire prontamente.
La manutenzione tradizionale, invece, può essere di tipo correttivo o preventivo.
Nel primo caso si interviene solo dopo il verificarsi di un guasto, quindi in maniera reattiva, mentre nel secondo si effettuano interventi preventivi pianificati a intervalli regolari per prevenire malfunzionamenti.
Tuttavia, entrambe le pratiche, sebbene efficaci in determinati contesti, presentano dei limiti.
La manutenzione correttiva espone a costi importanti, visti i tempi di fermo imprevisti, mentre quella preventiva può comportare interventi inutili su apparecchiature ancora funzionanti.
L’evoluzione di queste pratiche verso un approccio predittivo rappresenta un significativo passo in avanti.
Il monitoraggio predittivo sfrutta strumenti avanzati per raccogliere dati non solo in tempo reale, ma anche con un focus sull’identificazione di segnali deboli e trend che possono indicare potenziali problemi futuri.
Questi dati alimentano algoritmi di intelligenza artificiale, modelli matematici e tecniche di analisi delle serie temporali per prevedere con precisione quando un comportamento potrebbe guastarsi.
La manutenzione predittiva si basa su queste previsioni, quindi consentendo interventi mirati solo quando effettivamente è necessario, riducendo quindi i costi operativi e minimizzando i tempi di inattività.
La differenza fondamentale tra il monitoraggio e la manutenzione tradizionale e i loro corrispettivi predittivi risiede nel passaggio da un approccio reattivo o calendarizzato a uno proattivo basato sui dati.
Il monitoraggio tradizionale, per esempio, rileva lo stato attuale del sistema, permettendo di reagire tempestivamente a un problema in corso.
Il monitoraggio predittivo, invece, mira a intercettare i segnali premonitori di un possibile guasto, fornendo una visione anticipata che consente di pianificare interventi mirati.
Analogamente, la manutenzione tradizionale si basa su regole rigide o su eventi già accaduti, mentre quella predittiva sfrutta la modellazione avanzata per ottimizzare il tempo e la tempistica degli interventi di manutenzione sempre più mirati e personalizzati.
Questa evoluzione ha un impatto significativo sulle operazioni e sui processi industriali, per esempio migliorando la sicurezza, riducendo i costi e aumentando l’efficienza complessiva.
Passare quindi da un approccio reattivo a uno predittivo o proattivo, se vogliamo, permette alle organizzazioni quindi di anticipare i problemi, trasformando la manutenzione in un elemento strategico per il successo a lungo termine del monitoraggio e nella manutenzione predittiva.
Gli algoritmi di intelligenza artificiale svolgono oggi un ruolo cruciale nell’analisi dei dati, soprattutto nella previsione dei guasti, aspetti predittivi delle soluzioni in cui sono impacchettati gli algoritmi di apprendimento supervisionato, come la regressione lineare, la random forest o le reti neurali artificiali, vengono utilizzate estensivamente per prevedere i tempi di guasto e classificare anche lo stato operativo delle macchine, mentre algoritmi di tipo non supervisionato, tra cui K-Means e autoencoder, sempre basati su reti neurali, sono efficaci per rilevare anomalie rispetto a comportamenti tipici del sistema.
Infine, per analizzare dati temporali di intuire trend storici si usano spesso reti neurali ricorrenti, mentre le reti convoluzionali sono ideali per interpretare segnali complessi e lavorare su dati come le immagini o i video in una sequenza temporale.
Infine, algoritmi statistici come i modelli di Markov e le reti bayesiane vengono spesso utilizzati per modellare un po più formalmente l’incertezza e la probabilità di un guasto.
La scelta dell’algoritmo dipende ovviamente dalla complessità dei dati, dagli obiettivi specifici e dalle risorse che abbiamo a disposizione.
Ma l’integrazione di tutte queste tecnologie consente sicuramente di trasformare la manutenzione da reattiva a proattiva, migliorando affidabilità ed efficienza.
In questa immagine vediamo un esempio di serie temporale multicanale relativa a un macchinario industriale con parametri come la posizione, la velocità, la temperatura monitorati nel tempo rappresentato nell’asse delle ascisse.
Ogni grafico corrisponde a un canale diverso e ci fornisce dei dati, delle informazioni preziose sul funzionamento e lo stato della macchina in ogni istante temporale Queste serie temporali possono essere analizzate utilizzando tecniche avanzate di apprendimento automatico, come le reti neurali ricorrenti particolarmente adatte a catturare le dipendenze temporali e le dinamiche dei dati.
Con queste soluzioni predittive non solo possiamo monitorare in tempo reale lo stato operativo della macchina, ma anche prevedere il suo stato futuro.
Inoltre, confrontando il comportamento previsto con i dati effettivamente raccolti, è possibile individuare delle anomalie che potrebbero indicare problemi nascosti o imminenti.
Questa immagine, invece, spiega il funzionamento di base di una rete neurale ricorrente, un tipo di modello di intelligenza artificiale progettato per analizzare dati sequenziali come test di serie temporali o segnali come quelli della nostra macchina industriale.
A sinistra, nell’immagine A vediamo mostrato un singolo blocco della rete.
Il dato in ingresso evidenziato come un pallino X viene combinato con uno stato precedente S attraverso i pesi W per calcolare il nuovo stato S e un’uscita Y, la predizione effettiva del valore della nostra serie temporale.
Questo meccanismo ricorrente permette alla rete di ricordare informazioni del passato, rendendola quindi ideale per dati che si sviluppano nel tempo. A destra, nell’immagine B vediamo la rete srotolata per mostrare come funziona passo passo con una sequenza di dati.
Quindi ogni stato S0, S1, S2, dipende sia dal dato corrente x1, x2 e così via, sia da quello precedente, creando un collegamento temporale.
L’equazione matematica in alto mostra che ogni stato è calcolato, quindi combinando il dato corrente, lo stato precedente usando una funzione di attivazione, per esempio tanh (la tangente iperbolica) per gestire le relazioni, questa struttura rende le reti ricorrenti utili per prevedere il prossimo punto di una sequenza, come il comportamento futuro di una macchina industriale, lo stato di un particolare sensore nel futuro, quindi utilissimo per rilevare anomalie analizzando l’evoluzione temporale del segnale.
In questa puntata abbiamo discusso di monitoraggio e manutenzione e quanto questi due compiti fondamentali nel contesto dell’industria 4.0, siano passati da implementazioni e sistemi piuttosto statici, rigidi e reattivi a soluzioni flessibili, dinamiche, ma soprattutto predittive, capaci quindi di anticipare anomalie, guasti e situazioni future con estrema efficacia, laddove anche l’umano più esperto non può analizzare la quantità sempre più alta di dati real time provenienti dalle nostre macchine e sensoristica con precisione e affidabilità.
Nel futuro, quindi, possiamo aspettarci un integrazione sempre più trasparente di queste metodologie di AI in ogni processo, prodotto o dispositivo, capace quindi di segnalarci autonomamente e tempestivamente se qualcosa non va e magari anche di auto diagnosticare la causa.
Ciao! Alla prossima puntata delle Voci dell’AI.
