L'apprendimento automatizzato (Automated Machine Learning, AutoML) consente a macchine e operatori di adottare un approccio completamente nuovo alle prestazioni e al rendimento delle macchine. Questo sviluppo è stato reso possibile grazie alle competenze combinate di SKF e una start-up israeliana, acquista dall'azienda svedese nel 2019.
L'apprendimento automatizzato (AutoML) applica algoritmi di apprendimento automatico pre-appresi a dati di processo in tempo reale, per identificare modelli anomali e segnalare ai tecnici cedimenti in corso negli asset. L'AI, l'intelligenza artificiale, sceglie i modelli di apprendimento automatico da applicare e li mantiene nel tempo durante l'esecuzione in produzione. Questa capacità consente una modellazione più rapida e maggiore precisione.
Eitan Vesely, SKF AI Offering Manager, spiega: “L'aspetto veramente entusiasmante di questo sviluppo è che possiamo combinare dati sulle vibrazioni degli asset con dati sulla temperatura e altri tipi di dati di processo generati dagli asset. Sostanzialmente, 2 + 2 = 5 in termini di estrapolazione del valore da una serie di dati combinati e di informazioni utilizzabili”.
“I clienti possono beneficiare di allertamento precoce in caso di cedimenti e informazioni che assicurano ai tecnici il tempo e i dati necessari per programmare la manutenzione ed eseguire una diagnosi, prima che la macchina si guasti”.
L'AutoML supporta nuovi modelli di business
La manutenzione predittiva basata sull'AutoML è di per sé un potente strumento per prevedere guasti e acquisire una conoscenza approfondita delle condizioni degli asset a livello di sensori, asset e impianto. In termini di modelli di business è uno strumento completamente diverso. La soluzione AutoML di SKF, SKF Enlight AI, consente di implementare modelli di business basati sui risultati, per cui i clienti possono beneficiare dei vantaggi dell'offerta combinata di SKF a fronte di un abbonamento. L'offerta può comprendere cuscinetti, sensori, sistemi di lubrificazione, tenute e servizi di ricondizionamento.
Grazie all'SKF Enlight AI, e la conoscenza del processo decisionale che questo strumento favorisce, i clienti e SKF possono collaborare per migliorare le prestazioni delle macchine, sia in termini di rendimento che di sostenibilità.
“L'AutoML ci consente di conoscere e capire le prestazioni macchina, quindi possiamo lavorare con i clienti per pianificare la manutenzione e ottimizzare il magazzino ricambi in un modo completamente nuovo. In parole povere, evitare tempi di fermo non programmati risulta molto vantaggioso per tutte le parti coinvolte”, spiega Vesely.
