La digitalizzazione dell’industria e l’avvento delle tecnologie Industry 4.0 stanno trasformando radicalmente i processi produttivi, rendendo gli impianti industriali sempre più intelligenti, automatizzati ed efficienti.
In questo contesto, la manutenzione predittiva – basata sull’utilizzo di algoritmi di intelligenza artificiale (AI) – sta emergendo come una delle tecniche più efficaci per migliorare l’affidabilità, la sicurezza e la sostenibilità degli impianti elettrici industriali.
Come si fa manutenzione predittiva?
La manutenzione predittiva si realizza utilizzando il monitoraggio in tempo reale e l’analisi dei dati provenienti da sensori intelligenti, sistemi SCADA e dispositivi IoT, per anticipare i guasti degli impianti e intervenire solo quando necessario.
Contrariamente alla manutenzione preventiva, basata su intervalli di tempo fissi, quella predittiva si fonda sulle condizioni reali delle apparecchiature, riducendo i costi e i tempi di fermo non pianificati.
L’impiego dell’Intelligenza Artificiale, inoltre, consente di identificare pattern, correlazioni e anomalie nei dati, prevedendo con accuratezza la probabilità di guasti futuri.
Qual è il ruolo dell’Intelligenza Artificiale nella manutenzione predittiva?
L’uso dell’AI per la manutenzione predittiva include l’impiego di tecnologie come:
- Machine Learning (ML), in cui gli algoritmi apprendono dai dati storici e in tempo reale per riconoscere segnali di degrado o malfunzionamenti imminenti. Alcuni modelli, come le reti neurali, possono classificare le condizioni dei componenti elettrici sulla base dei parametri monitorati (temperatura, vibrazioni, corrente, umidità, ecc.).
- Analisi dei dati (Data Analytics): l’elaborazione di grandi moli di dati consente di estrarre insight preziosi sull’efficienza degli impianti e di costruire modelli predittivi sempre più accurati.
- Manutenzione condition-based (CBM): combinata con l’intelligenza artificiale, questa strategia permette di effettuare interventi mirati basati sullo stato effettivo degli apparati elettrici.
Quali sono le applicazioni tipiche dell’AI nella manutenzione predittiva degli impianti elettrici industriali?
Le applicazioni della manutenzione predittiva basata su AI negli impianti elettrici industriali includono:
- Il monitoraggio di trasformatori e quadri elettrici, che si effettua analizzando parametri come temperatura, sovraccarico, isolamento e qualità dell’energia;
- la valutazione dello stato dei motori elettrici, per cui algoritmi AI possono prevedere guasti legati a vibrazioni anomale, squilibri di tensione o usura dei cuscinetti;
- il controllo della qualità dell’alimentazione mediante la rilevazione di armoniche, di fluttuazioni di tensione o interruzioni;
la gestione predittiva della rete elettrica interna per ottimizzare la continuità del servizio e ridurre le emissioni di CO₂ associate a interventi non necessari.
Quali sono i vantaggi dell’utilizzo dell’AI per la manutenzione predittiva?
L’integrazione dell’intelligenza artificiale nella manutenzione predittiva offre molteplici benefici:
- la diminuzione dei costi operativi e di manutenzione,
- l’aumento dell’affidabilità e della disponibilità degli impianti,
- la riduzione dei tempi di inattività non pianificati,
- maggior sicurezza per il personale,
- l’ottimizzazione delle scorte di ricambi grazie alla gestione previsionale delle necessità,
- la sostenibilità ambientale tramite una riduzione degli sprechi energetici e di materiali.
Sfide e considerazioni
Nonostante i vantaggi evidenti, ci sono sfide da affrontare nell’implementazione di sistemi predittivi basati su AI come, ad esempio, la necessità di dotare gli impianti e i macchinari di infrastrutture adeguate (sensori IoT, reti di comunicazione, ecc.), con gli ovvi investimenti inziali che ne conseguono; la qualità dei dati e necessità di data governance; la resistenza al cambiamento e necessità di formazione per il personale.
In conclusione, quindi, la manutenzione predittiva basata su intelligenza artificiale rappresenta un cambiamento epocale nella gestione degli impianti elettrici industriali.
Le aziende che adotteranno queste tecnologie saranno in grado di garantire maggiore efficienza, continuità operativa e sostenibilità.È importante però che l’adozione sia accompagnata da una strategia chiara, dal coinvolgimento delle figure tecniche e da un investimento nel capitale umano e digitale dell’organizzazione.
