L'impatto dell'intelligenza artificiale sulla manutenzione degli asset elettrici

Le tecnologie di intelligenza artificiale (AI) stanno rivoluzionando il modo in cui vengono mantenute le risorse elettriche. L'intelligenza artificiale consente alle organizzazioni di ottenere un vantaggio competitivo sfruttando i dati di monitoraggio delle condizioni per prendere decisioni migliori basate sui dati, ridurre al minimo i tempi di inattività, ottimizzare le risorse e migliorare l'efficacia operativa.

Il cloud computing, l’IoT e la capacità della banda larga hanno reso possibili questi vantaggi resi possibili dall’intelligenza artificiale.

Oggi, il mondo continua ad evolversi digitalmente a causa dell’aumento del lavoro a distanza e del crescente progresso tecnologico in settori come la robotica e l’intelligenza artificiale. La necessità di digitalizzazione è diventata più significativa in molti settori industriali, indipendentemente dal panorama competitivo.

La digitalizzazione è un prerequisito per ogni organizzazione che mira a diventare più efficiente e raggiungere obiettivi di sostenibilità. Questa evoluzione promuove l’importanza di migliorare il pensiero, la struttura, il funzionamento e lo sviluppo, muovendosi in modo proattivo verso modi più innovativi di risolvere i problemi e adattandosi al panorama digitale in continua evoluzione.

Un crescente passaggio all’energia elettrica è inevitabile per ogni organizzazione e, per garantire funzionamento, affidabilità e sicurezza del personale ottimali, la corretta manutenzione dell’infrastruttura elettrica è essenziale quanto il mantenimento di un’alimentazione elettrica stabile.

In molti settori, le organizzazioni hanno fatto affidamento sul metodo tradizionale di manutenzione delle risorse elettriche. La tradizionale manutenzione degli asset ruota attorno a ispezioni periodiche, manutenzione preventiva, riparazioni reattive o risposta ai guasti.

Storicamente, ci sono stati dei difetti nell’approccio tradizionale alla manutenzione degli asset, che possono comportare tempi di inattività non pianificati e costi di manutenzione più elevati. Questi guasti hanno un impatto negativo sulle operazioni in corso nei settori rispetto ai moderni approcci di manutenzione guidati da IIoT e AI.

Con l’avvento dello Smart Industrial IoT, il panorama della manutenzione degli asset critici ha subito un cambiamento trasformativo, evidente anche nel settore degli asset elettrici. Queste risorse stanno ora sfruttando le capacità predittive delle piattaforme connesse ai sensori per monitorare meglio le risorse, fornendo notifiche di allarme e approfondimenti basati sui dati, con conseguente maggiore efficienza.

Il ruolo dell'Intelligence nella manutenzione degli asset elettrici

L’intelligenza artificiale sta svolgendo un ruolo significativo nella gestione della manutenzione degli asset elettrici, trasformando positivamente le organizzazioni che fanno affidamento su infrastrutture critiche per fornire prodotti e servizi. Qui esploriamo il ruolo e l’impatto dell’intelligenza artificiale nel mantenimento di queste risorse.

Le piattaforme dotate di intelligenza possono eseguire alcune attività automaticamente, eliminando così la necessità di interpretazione dei risultati e di intervento manuale.

L’intelligenza artificiale nella manutenzione predittiva

Lo sviluppo dell'Industria 4.0, che collega la tecnologia manifatturiera attraverso l'Industrial Internet of Things (IIoT), è strettamente legato alla capacità dell'intelligenza artificiale di manutenzione predittiva.

La manutenzione predittiva è una delle aree più importanti nella manutenzione degli asset elettrici, dove sono presenti progressi tecnologici come l’intelligenza artificiale. I sensori all'interno delle apparecchiature elettriche consentono la manutenzione predittiva 24 ore su 24, 7 giorni su 7 e il monitoraggio continuo delle apparecchiature. Temperatura, vibrazioni, consumo energetico e altri parametri sono tra i parametri che possono essere raccolti.

Il "cervello" del sistema intelligente riceve i dati del monitoraggio delle condizioni. Cerca modelli che potrebbero indicare un possibile deterioramento, un'anomalia o, peggio, un guasto, utilizzando dati relativi alle condizioni ambientali e ai parametri delle prestazioni. Con i dati raccolti in tempo reale, l'approccio di manutenzione predittiva sempre attivo fornisce un feedback continuo dalle risorse elettriche critiche.

Il ricorso ad approcci di manutenzione periodica o reattiva in tutti i settori è l’approccio tipico alla manutenzione delle risorse. Nel panorama aziendale globalizzato, la manutenzione preventiva potrebbe non essere più sufficiente come strategia di gestione delle risorse.

L'esame regolare dello stato delle apparecchiature elettriche non garantisce il buon funzionamento dell'impianto. Oggi esistono metodi migliori e più efficienti per ridurre i tempi di inattività non pianificati e la perdita di produttività.

Le aziende le cui attività dipendono in modo significativo dalla distribuzione dell'energia elettrica nelle proprie strutture hanno spesso bisogno di effettuare interventi di manutenzione per garantire che le proprie apparecchiature siano in grado di resistere alle esigenze delle operazioni quotidiane, soprattutto quando queste risorse vengono utilizzate per lunghi periodi. Gli studi sull’impatto dell’invecchiamento delle apparecchiature elettriche sul verificarsi di guasti dimostrano una relazione diretta con le pratiche di manutenzione adottate. Uno svantaggio notevole della manutenzione reattiva o periodica risiede nel suo potenziale costo elevato, in particolare quando non vengono implementati processi di manutenzione robusti, soprattutto se non vengono adottate strategie di manutenzione di precisione.

La prevalenza dell’automazione e degli strumenti digitali, come le piattaforme IIoT, ha intensificato il cambiamento di paradigma nella manutenzione delle risorse e nella gestione delle strutture negli ultimi dieci anni. Grazie all'intelligenza e alla manutenzione predittiva, i sensori posizionati strategicamente all'interno dell'apparecchiatura consentono il monitoraggio continuo di viscosità, consumo energetico, vibrazioni e temperatura. Sfruttando dati in tempo reale, analisi e algoritmi intelligenti, l'intelligenza artificiale può avvisarti di potenziali guasti prima che si verifichino e fornire informazioni utili. Il sistema esamina le tendenze della temperatura, i modelli di carico, i limiti e altri parametri nelle risorse elettriche come trasformatori, interruttori automatici e cavi. Ciò consente alla piattaforma di prevedere potenziali problemi prima che le anomalie si trasformino in guasti alle risorse.

L’impatto dell’intelligenza artificiale sulla manutenzione degli asset elettrici continua ad evolversi, con ulteriori aree di miglioramento man mano che la tecnologia si sviluppa. Alcuni degli effetti dell'intelligence sulla manutenzione degli asset elettrici includono:

Maggiore sicurezza e mitigazione dei rischi

La gestione delle risorse elettriche deve dare priorità alla sicurezza sia del personale che della proprietà. Le capacità predittive dell'IIoT aiutano a identificare i rischi per la sicurezza legati a potenziali guasti delle risorse. Smart IIoT può analizzare i dati provenienti da più sensori sugli asset elettrici per identificare anomalie e problemi di sicurezza. I rischi per la sicurezza vengono mitigati individuando tempestivamente i problemi, prevenendo gli incidenti e fornendo al personale di manutenzione e alle altre parti interessate un ambiente di lavoro più sicuro.

Maggiore efficienza e affidabilità delle apparecchiature

Per la produzione, la logistica e le operazioni, tecniche come i controlli periodici di manutenzione potrebbero non essere sufficienti per verificare l’affidabilità delle risorse in un ambiente complesso e frenetico. Attraverso il monitoraggio continuo e l'analisi dei dati in tempo reale, le apparecchiature elettriche saranno più affidabili. Grandi volumi di dati dei sensori raccolti da risorse elettriche possono essere monitorati da algoritmi intelligenti per trovare le connessioni e i modelli che gli esseri umani spesso non vedono quando utilizzano indagini termografiche. La manutenzione può essere programmata con precisione per ridurre al minimo le interruzioni, aiutare a prevenire guasti catastrofici e massimizzare la longevità delle risorse identificando anomalie e indicatori precoci di deterioramento. Garantendo che le risorse funzionino entro parametri ottimali, questa strategia proattiva riduce la possibilità di guasti imprevisti e aumenta l'affidabilità.

Riduzione dei costi e ottimizzazione delle risorse

Con il rilevamento tempestivo dei guasti, le organizzazioni possono ottimizzare i costi applicando metodi correttivi precisi non appena viene identificata un'anomalia. Ciò riduce significativamente la necessità di manutenzioni periodiche non necessarie e di controlli dispendiosi in termini di tempo, che spesso non garantiscono l’efficienza degli asset rispetto all’approccio predittivo consentito dall’intelligenza artificiale nell’IIoT. I tempi di inattività non pianificati, che possono essere costosi per un'organizzazione, sono mitigati dalle previsioni basate sull'intelligenza artificiale che ottimizzano l'allocazione delle risorse e riducono i costi operativi.

Processo decisionale basato sui dati

L'integrazione dell'intelligenza nella manutenzione delle risorse elettriche fornisce capacità predittive analizzando grandi quantità di dati provenienti da più sensori, registri storici e sistemi di monitoraggio in tempo reale per identificare anomalie, facilitando i processi decisionali basati sui dati. Gli insight ricavati da questi dati generano attività che aiutano le organizzazioni a monitorare lo stato delle risorse e a implementare interventi precisi come programmi di manutenzione, sostituzione di parti e valutazione delle prestazioni, guidando azioni correttive informate.

Rilevamento guasti e manutenzione proattiva

Gli algoritmi identificano potenziali guasti in tempo reale analizzando i dati dei sensori. La possibile identificazione di anomalie e guasti prevedibili nelle apparecchiature elettriche aiuta le organizzazioni a effettuare interventi proattivi per prevenire guasti e tempi di fermo non pianificati, migliorando l'efficienza delle risorse e ottimizzando le operazioni. Il monitoraggio continuo delle risorse elettriche elimina la manutenzione non necessaria, ottimizzando l'efficienza operativa ed evitando costi di manutenzione aggiuntivi.

Conclusione

In conclusione, il panorama della manutenzione degli asset elettrici è in continua evoluzione a causa dello sviluppo dell’intelligenza artificiale nell’IIoT. L'approccio ideale prevede implementazioni progressive, a partire dalla parametrizzazione dell'operazione attraverso regole intelligenti. Ciò consente al sistema di identificare rapidamente i problemi operativi, garantendo notevoli guadagni in un breve periodo. Con l’implementazione iniziale di un’intelligenza operativa minima e di base, i vantaggi sono già impressionanti.  

In una seconda fase si potrà procedere verso l’implementazione di un sistema di intelligenza artificiale in grado di analizzare e identificare cambiamenti dinamici nel comportamento. Sebbene l’integrazione dell’intelligenza artificiale comporti spese iniziali e sia necessario molto tempo per addestrare il sistema alla manutenzione predittiva, i vantaggi a lungo termine superano significativamente i costi operativi (OPEX) e i costi di capitale (CAPEX). Questo progresso è particolarmente cruciale per i settori che spesso si trovano ad affrontare limitazioni di risorse e tagli di bilancio.  

L’informatica innovativa, l’Internet of Things industriale, l’analisi dei dati e i modelli predittivi avanzati stanno ridefinendo completamente l’ambiente di manutenzione. L’integrazione dell’intelligenza artificiale in un modello di manutenzione predittiva per le risorse promette un futuro migliore per un ecosistema di manutenzione altamente reattivo ed efficiente.  

Questi cambiamenti tecnologici stanno aprendo la porta a una manutenzione più proattiva ed efficiente, consentendo alle organizzazioni di anticipare i problemi, ridurre i costi e massimizzare la disponibilità delle proprie risorse elettriche. 

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Con informazioni: Exertherm

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