Manutenzione predittiva basata sul Machine Learning

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L'AutoML proposto da SKF combina dati di processo macchina con dati su vibrazioni e temperatura per ridurre i costi e consentire nuovi modelli di business

Manutenzione 4.0

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
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'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. 
 

Pubblicato il Novembre 12, 2020 - (270 views)
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