Le tecnologie di intelligenza artificiale (IA) stanno rivoluzionando il modo in cui vengono manutenute le risorse elettriche. L'IA 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 le capacità della banda larga hanno reso possibili questi vantaggi abilitati dall'intelligenza artificiale.
Oggi, il mondo continua a evolversi digitalmente grazie all'aumento del lavoro da remoto e ai crescenti progressi tecnologici in settori come la robotica e l'intelligenza artificiale. La necessità di digitalizzazione è diventata sempre più significativa in molti settori industriali, indipendentemente dal contesto competitivo.
La digitalizzazione è un prerequisito per ogni organizzazione che voglia diventare più efficiente e raggiungere obiettivi di sostenibilità. Questa evoluzione sottolinea l'importanza di migliorare il pensiero, la struttura, le operazioni e lo sviluppo, muovendosi proattivamente verso modi più innovativi per risolvere i problemi e adattarsi al panorama digitale in continua evoluzione.
Per ogni organizzazione è inevitabile un passaggio sempre più frequente all'energia elettrica e, per garantire un funzionamento ottimale, l'affidabilità e la sicurezza del personale, una corretta manutenzione dell'infrastruttura elettrica è essenziale tanto quanto il mantenimento di un'alimentazione elettrica stabile.
In molti settori, le aziende si sono affidate a metodi tradizionali di manutenzione degli asset elettrici. La manutenzione tradizionale degli asset si basa su ispezioni periodiche, manutenzione preventiva, riparazioni reattive o risposta ai guasti.
Gli approcci tradizionali alla manutenzione degli asset hanno storicamente presentato delle lacune, che possono comportare tempi di inattività non pianificati e costi di manutenzione più elevati. Queste lacune hanno un impatto negativo sulla continuità operativa nei settori industriali rispetto ai moderni approcci di manutenzione basati su IIoT e intelligenza artificiale.
Con l'avvento dello Smart Industrial IoT, il panorama della manutenzione degli asset critici ha subito una trasformazione radicale, evidente anche nel settore elettrico. Questi asset sfruttano ora le capacità predittive delle piattaforme connesse ai sensori per un migliore monitoraggio, fornendo notifiche di allarme e informazioni basate sui dati, con conseguente miglioramento dell'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 si affidano a infrastrutture critiche per fornire prodotti e servizi. In questo articolo, esploriamo il ruolo e l'impatto dell'intelligenza artificiale sulla manutenzione di questi asset.
Le piattaforme dotate di intelligenza possono svolgere 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'Internet delle cose industriale (IIoT), è strettamente legato alle capacità dell'intelligenza artificiale di effettuare la manutenzione predittiva.
La manutenzione predittiva è uno degli ambiti più importanti nella manutenzione degli asset elettrici, dove sono presenti progressi tecnologici come l'intelligenza artificiale. I sensori all'interno delle apparecchiature elettriche consentono una manutenzione predittiva 24 ore su 24, 7 giorni su 7 e un monitoraggio continuo delle apparecchiature. Temperatura, vibrazioni, consumo energetico e altre metriche sono tra i parametri che possono essere raccolti.
Il "cervello" del sistema intelligente riceve dati di monitoraggio delle condizioni. Cerca modelli che possano indicare un potenziale deterioramento, un'anomalia o, peggio, un guasto, utilizzando dati relativi alle condizioni ambientali e alle metriche prestazionali. Grazie ai dati raccolti in tempo reale, l'approccio di manutenzione predittiva continua fornisce un feedback continuo sulle risorse elettriche critiche.
L'approccio tipico alla manutenzione degli asset in tutti i settori è affidarsi ad approcci di manutenzione periodica o reattiva. Nell'attuale panorama aziendale globalizzato, la manutenzione preventiva potrebbe non essere più sufficiente come strategia di gestione degli asset.
Controllare regolarmente le condizioni delle apparecchiature elettriche non garantisce il buon funzionamento degli asset. Oggi esistono metodi migliori e più efficienti per ridurre i tempi di fermo imprevisti e la perdita di produttività.
Le aziende le cui attività dipendono in modo significativo dalla distribuzione di energia elettrica nelle proprie strutture necessitano spesso di interventi di manutenzione per garantire che le proprie apparecchiature siano in grado di resistere alle esigenze delle operazioni quotidiane, soprattutto quando tali risorse sono in uso per periodi prolungati. 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 è il suo costo potenzialmente elevato, in particolare quando non vengono implementati processi di manutenzione robusti, soprattutto se non vengono adottate strategie di manutenzione di precisione.
La diffusione dell'automazione e degli strumenti digitali, come le piattaforme IIoT, ha accelerato il cambiamento di paradigma nella manutenzione degli asset e nella gestione degli impianti nell'ultimo decennio. Grazie all'intelligenza artificiale e alla manutenzione predittiva, sensori posizionati strategicamente all'interno delle apparecchiature consentono il monitoraggio continuo di viscosità, consumo energetico, vibrazioni e temperatura. Sfruttando dati in tempo reale, analisi e algoritmi intelligenti, l'intelligenza artificiale può segnalare potenziali guasti prima che si verifichino e fornire informazioni utili. Il sistema esamina l'andamento della temperatura, i modelli di carico, le soglie e altri parametri negli asset elettrici come trasformatori, interruttori automatici e cavi. Ciò consente alla piattaforma di prevedere potenziali problemi prima che le anomalie si trasformino in guasti degli asset.
L'impatto dell'intelligenza artificiale sulla manutenzione degli impianti elettrici continua a evolversi, con ulteriori aree di miglioramento man mano che la tecnologia si evolve. Alcuni dei vantaggi dell'intelligenza artificiale sulla manutenzione degli impianti elettrici includono:
Maggiore sicurezza e mitigazione dei rischi
La gestione degli asset elettrici deve dare priorità alla sicurezza, sia del personale che delle proprietà. Le capacità predittive dell'IIoT aiutano a identificare i rischi per la sicurezza correlati a potenziali guasti degli asset. L'IIoT intelligente può analizzare i dati provenienti da più sensori sugli asset elettrici per identificare anomalie e problemi di sicurezza. I rischi per la sicurezza sono mitigati dal rilevamento precoce dei problemi, dalla prevenzione degli incidenti e dalla fornitura al personale addetto alla manutenzione e ad altre parti interessate di un ambiente di lavoro più sicuro.
Miglioramento dell'efficienza e dell'affidabilità delle apparecchiature
Per la produzione, la logistica e le operazioni, tecniche come i controlli di manutenzione periodici potrebbero non essere sufficienti a verificare l'affidabilità degli asset in un ambiente complesso e dinamico. Grazie al monitoraggio e all'analisi continui dei dati in tempo reale, le apparecchiature elettriche diventeranno più affidabili. Grandi volumi di dati raccolti dai sensori degli asset elettrici possono essere monitorati da algoritmi intelligenti per individuare connessioni e schemi che spesso sfuggono all'occhio umano utilizzando la termografia. La manutenzione può essere programmata con precisione per ridurre al minimo le interruzioni, contribuire a prevenire guasti catastrofici e massimizzare la longevità degli asset identificando anomalie e indicatori precoci di deterioramento. Garantendo che gli asset funzionino entro parametri ottimali, questa strategia proattiva riduce il rischio di guasti imprevisti e aumenta l'affidabilità.
Riduzione dei costi e ottimizzazione delle risorse
Grazie al rilevamento precoce dei guasti, le organizzazioni possono ottimizzare i costi applicando misure correttive accurate 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 riescono a garantire l'efficienza degli asset rispetto all'approccio predittivo reso possibile 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'intelligence nella manutenzione degli asset elettrici offre capacità predittive attraverso l'analisi di grandi quantità di dati provenienti da più sensori, registri storici e sistemi di monitoraggio in tempo reale per identificare anomalie, facilitando processi decisionali basati sui dati. Le informazioni ricavate da questi dati generano attività che aiutano le organizzazioni a monitorare lo stato di salute degli asset e a implementare interventi precisi come programmi di manutenzione, sostituzione di componenti e valutazione delle prestazioni, guidando azioni correttive consapevoli.
Rilevamento guasti e manutenzione proattiva
Gli algoritmi identificano potenziali guasti in tempo reale analizzando i dati dei sensori. L'identificazione di anomalie e guasti prevedibili nelle apparecchiature elettriche aiuta le organizzazioni ad adottare misure proattive per prevenire guasti e tempi di inattività 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 grazie allo sviluppo dell'intelligenza artificiale nell'IIoT. L'approccio ideale prevede implementazioni progressive, a partire dalla parametrizzazione delle operazioni tramite regole intelligenti. Ciò consente al sistema di identificare rapidamente i problemi operativi, ottenendo notevoli vantaggi in tempi brevi. Con l'implementazione iniziale di un'intelligenza operativa minima e di base, i vantaggi sono già notevoli.
In una seconda fase, si potranno compiere progressi verso l'implementazione di un sistema di intelligenza artificiale in grado di analizzare e identificare cambiamenti comportamentali dinamici. Sebbene l'integrazione dell'intelligenza artificiale comporti costi iniziali e il tempo necessario per addestrare il sistema alla manutenzione predittiva sia considerevole, i benefici a lungo termine superano di gran lunga i costi operativi (OPEX) e di capitale (CAPEX). Questo progresso è particolarmente cruciale per i settori che si trovano spesso ad affrontare vincoli 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 gli asset promette un futuro più luminoso per un ecosistema di manutenzione altamente reattivo ed efficiente.
Questi cambiamenti tecnologici stanno aprendo le porte 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.
Applicazione
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