Un binomio che ci aspettiamo sempre più stretto nei prossimi anni, e che già oggi presenta tassi di crescita molto importanti.

In Italia il mercato dell'intelligenza artificiale aumenta in modo molto importante: nel 2023 segnava un +52%, raggiungendo il valore di 760 milioni di euro, dopo che già nel 2022 aveva registrato un +32% rispetto all'anno precedente. Secondo i dati dell'Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano, il 61% delle grandi imprese ha all'attivo, almeno al livello di sperimentazione, un progetto di intelligenza artificiale.

Il mercato è dunque in forte sviluppo, con l'intelligenza artificiale oggi al centro del dibattito politico-economico. Per questo, il tema dell'AI nella manutenzione avrà un ruolo sempre più centrale in futuro tra le soluzioni implementate dalle aziende, nell'utilizzo per arrivare a ottimizzare la manutenzione preventiva.

Le applicazioni delle tecnologie 4.0 dedicate alla manutenzione, quali big data, machine learning e deep learning, machine to machine, predictive analitics systems, diagnostic and prognostic health management, smart IoT sensors e così via sono strumenti fondamentali, che partendo dai dati ci consentono di catturare e utilizzare al meglio le informazioni raccolte sul campo, ovvero le esperienze da cui comprendere il funzionamento (e i potenziali problemi) di impianti e macchinari.

La conoscenza in tempo reale della integrità di macchine e impianti critici ci consente di ottimizzare le risorse, aumentando il valore dei servizi di manutenzione attraverso la digitalizzazione e le integrate connessioni, per ottenere uno sviluppo sostenibile competitività e crescita. Intelligenza Artificiale è allora l'abilità di un sistema informatico di dimostrare capacità umane di apprendimento, analisi e previsione finalizzate ad un prefissato obiettivo.

Nel caso della manutenzione di una macchina l'intelligenza artificiale, sulla base delle informazioni che caratterizzano lo stato dei componenti della macchina, analizza i dati (big data) raccolti relativi allo stato in essere dei componenti, formula una previsione evolutiva (machine learning) di vita residua e propone le azioni preventive più opportune per conseguire un prefissato obiettivo.

Il software raccoglie i big data dello stato fisico dei componenti critici di una macchina linea /impianto ed utilizzando metodi probabilistici di apprendimento ed elaborazioni (ancora machine learning) è in grado di fornire una valutazione sullo stato fisico dei componenti e la prognosi sulla loro vita residua.
Attraverso il costante monitoraggio di questi dati l'intelligenza artificiale rileva anomalie e può effettuare diagnosi e prognosi che anticipano i guasti, in modo da organizzare interventi preventivi efficaci ed efficienti, perché consentono di ridurre al minimo i fermi delle macchine-linee interessate.

In sintesi, l'utilizzo dell'Intelligenza Artificiale di ottimizzare le risorse utilizzate per l'intervento preventivo e ridurre al minimo i tempi inattivi di produzione aprendo nuove efficaci ed efficienti prospettive.

Di questo e molto altro ancora si parlerà nell'appuntamento MCMA Mostra Convegno Manutenzione e Asset Management, Condition Monitoring, 4.0 alla Fiera di Verona il prossimo 16/17 ottobre 2024.