Determinate le criticità con un approccio stocastico, l'informazione viene trasferita ad un data lake dove sistemi A.I. su base di algoritmi di Machine Learning generano un output di predizione utile per definire il momento opportuno per un intervento di manutenzione (condition monitoring). La digitalizzazione degli asset parte da un processo di definizione ed analisi di grandezze fisiche idonee a riassumere lo stato di salute della macchina in esame.

Determinate le criticità con un approccio stocastico, vengono definiti i punti di acquisizione ed i sensori idonei a trasferire le informazioni ad una centralina intelligente dove vengono applicate le prime analisi.

L'informazione viene quindi trasferita ad un data lake dove sistemi A.I. su base di algoritmi di Machine Learning generano un output di predizione utile per definire il momento opportuno per un intervento di manutenzione.

Cosa è il condition monitoring?
Detta anche manutenzione secondo condizione è una tipologia di manutenzione preventiva che valuta la necessità di un intervento manutentivo in base allo stato di salute di un componente.

Perché il condition monitoring?
Scegliere il condition monitoring per i controlli periodici, vibrazioni, controllo cuscinetti, temperatura, analisi olii, parametri operativi e altri parametri specifici, per la manutenzione ordinaria basata sulle condizioni e per la riparazione basata sulle condizioni.

La rivoluzione industriale e il Condition Monitoring
- Comunicazione M2M (machine to machine);
- Sistemi Online Condition Monitoring;
- Reti ed integrazioni su web;
- Diagnostica remota;
- Big Data | Data Mining | Industrial Internet of Things;
- Cyber Security.