Manutenzione predittiva


Il modello di analisi di Manutenzione Predittiva fornisce una previsione di probabile guasto, per le Macchine oggetto di analisi, ad un dato tempo/ciclo.

Il calcolo viene effettuato grazie ad un algoritmo predittivo precedentemente addestrato e validato su un database aziendale storico, sufficientemente rappresentativo della tipologia di guasto obiettivo di previsione, in modo tale che sia verificata la bontà della performance predittiva.
Il primo report mostra in rosso per ogni Macchina (in questo caso motori) la segnalazione del guasto ad un dato Ciclo/Tempo. Il flag 1 sul TARGET indica guasto imminente ovvero all’interno del range temporale di segnalazione impostato (es. segnalazione entro 50 cicli dal guasto, entro un giorno dal guasto etc.), mentre il flag 0 indica che si è ancora fuori da tale range.

L’obiettivo è lanciare con cadenza stabilita il modello predittivo sul flusso di dati aziendale, in modo da avere un report aggiornato, che fornisca di volta in volta l’elenco di macchine con un rischio elevato di guasto imminente.

Analisi di Manutezione predittiva 1

Il secondo report consente di analizzare la curva di distribuzione del guasto in base all’età della Macchina per capire quando è più probabile che si verifichi una rottura ( in questo caso picco dei guasti tra il 180° e il 200° ciclo di vita della Macchina).

Analisi di Manutezione predittiva 2

Il terzo report del nostro modello di analisi di Manutenzione predittiva mostra per ogni macchina analizzata quando si verifica il guasto evidenziando il gap massimo di performance tra le macchine, e quando si dovrebbe effettuare una manutenzione standard per tutti in assenza di un algoritmo predittivo. Grazie all’algoritmo invece si può stabilire una manutenzione più vicina alla performance di ogni singola macchina.

Analisi di Manutezione predittiva 3

Il quarto report mostra l’andamento di una variabile, in questo caso la Temperatura Esterno HPC, che l’algoritmo ha individuato come strettamente correlata al guasto. Insieme ad altri grafico dello stesso tipo, formisce un’ indicazione sui parametri che sono maggiormente da controllare rispetto allo svilupparsi di un guasto.
In questo grafico viene visualizzato l’andamento della variabile monitorata in oggetto durante tutto il ciclo di vita dei motori, fino al guasto, per tutti i motori( ogni motore è indicato da un colore).

Analisi di Manutezione predittiva 4

Il dettaglio del grafico mostra infatti come sia per il motore che si guasta per primo, che per quello che si guasta per ultimo, il livello di Temperatura a guasto è la stessa.

Analisi di Manutezione predittiva 5

Il quinto report del modello di analisi di Manutenzione predittiva mostra una verifica della performance predittiva, confrontando il ciclo a cui si verifica il guasto (in blu), con  il ciclo a cui inizia ad essere segnalato la possibilità di guasto (in rosa). Il fatto che  la linea rosa sia  quasi sempre al di sotto di quella blu significa che l’algoritmo funziona.

Analisi di Manutezione predittiva 6

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Modello di Analisi di Manutenzione predittiva del Gruppo Sme.UP

Esso consente, sulla base di un dataset storico sufficientemente rappresentativo del tipo di guasto che si sta analizzando, di:

  • determinare un algoritmo predittivo per guasti futuri in modo da organizzare una manutenzione maggiormente mirata alla performance delle singole macchine;
  • estrapolare le variabili al contorno che maggiormente influenzano il verificarsi del guasto per permettere agli operatori di controllarle meglio;
  • svolgere delle analisi statistiche sia sui dati storici che sui nuovi dati provenienti dal flusso aziendale, al fine di rappresentare la distribuzione dei guasti e le relazioni tra il guasto e le variabili.