L’intelligenza artificiale può aiutare un’organizzazione a utilizzare meglio le risorse limitate, siano esse in termini di persone, materiali, tempo o energia. La manutenzione è sempre stata una questione difficile da bilanciare: troppa manutenzione significa sforzo e denaro sprecati lavorando su asset che funzionano bene, mentre troppo poca può significare guasti costosi e tempi di inattività.

L’intelligenza artificiale sta aiutando i produttori ad avvicinarsi alla manutenzione e alla riparazione just-in-time analizzando grandi quantità di dati per determinare il momento più ottimale per eseguire attività di manutenzione, condurre ispezioni, effettuare riparazioni o sostituire le apparecchiature.

In questo modo, i tecnici lavorano sui compiti più importanti, le forniture come parti o olio lubrificante non vengono sprecate e l’energia viene spesa saggiamente. Tutte queste cose significano costi inferiori per l’organizzazione e un uso più responsabile delle risorse limitate del mondo per essere un membro sostenibile della comunità. 

Ciò, a sua volta, influisce positivamente anche sui profitti di un’azienda, contribuendo a massimizzare la redditività e a migliorare la reputazione di un’azienda come organizzazione responsabile dal punto di vista ambientale e focalizzata sul cliente che fornisce prodotti e servizi di qualità in modo affidabile.

Manutenzione predittiva basata sull’intelligenza artificiale

La manutenzione predittiva è un approccio di manutenzione preventiva che utilizza la tecnologia dei sensori e l’analisi dei dati per prevedere i guasti e supportare la pianificazione dinamica della manutenzione.

I sensori possono misurare una vasta gamma di cose tra cui temperatura, umidità, vibrazioni, livelli dell’acqua e consumo di energia. Implementando sensori su risorse critiche, le aziende possono essenzialmente “sorvegliare” le apparecchiature 24 ore su 24. Se alcuni dati non rientrano in un intervallo accettabile, ciò può indicare un imminente guasto dell’apparecchiatura. Il team di manutenzione può essere avvisato immediatamente ed è possibile programmare un ordine di lavoro per prevenire o ridurre al minimo i conseguenti tempi di inattività o perdite di prodotto. Quindi una strategia di manutenzione predittiva aiuta i team a concentrare le proprie attività di manutenzione sulle apparecchiature e sulle risorse ad alto rischio di guasti per evitare costi di manutenzione inutili.

Siccome la manutenzione predittiva si basa fortemente sui dati è necessario utilizzare strumenti di monitoraggio come l’Internet of Things, per raccogliere dati su vibrazioni, temperatura, pressione e altre informazioni sulle condizioni delle apparecchiature. I team di manutenzione analizzano questi dati per identificare modelli o tendenze che indicano potenziali guasti alle apparecchiature creando programmi dinamici di manutenzione. Ad esempio, un’analisi dei dati storici di manutenzione può mostrare che un aumento dei livelli di vibrazione di un bene, oltre una certa soglia, aumenta la probabilità di guasto. Utilizzando queste preziose informazioni, il team di manutenzione può monitorare i dati in tempo reale per identificare le esigenze di manutenzione in base alle condizioni della risorsa e pianificare gli interventi di manutenzione secondo necessità.

Gli algoritmi di intelligenza artificiale e apprendimento automatico migliorano l’accuratezza dei modelli predittivi, che alimentano i programmi di manutenzione predittiva. Più sono i dati analizzati dagli algoritmi di intelligenza artificiale, più accurata diventerà l’analisi predittiva. L’intelligenza artificiale può risolvere dieci problemi in un minuto, mentre la mente umana può risolvere un solo problema in cinque minuti. Con previsioni più accurate, i team di manutenzione possono aumentare l’efficienza operativa riducendo al minimo il lavoro ridondante, ridurre i tempi di inattività non pianificati, prevenendo guasti alle apparecchiature e favorendo risparmi sui costi e tempi attraverso le ottimizzazioni.

Rilevamento di anomalie basato sull’intelligenza artificiale

Le strategie di manutenzione che si basano sui dati, come la manutenzione secondo condizioni o predittiva, sono efficaci tanto quanto la qualità del set di dati che utilizzano. Le imprecisioni all’interno dei set di dati possono mettere a rischio l’efficacia di questi approcci e portare a raccomandazioni e previsioni errate, compromettendo il programma di manutenzione. Poiché i team di manutenzione spesso raccolgono i dati sulle risorse manualmente e non sempre hanno il tempo o l’accesso per confrontare le letture correnti con i dati storici, anche questa situazione aumenta il rischio di incoerenze e imprecisioni sui dati.

Il rilevamento delle anomalie basato sull’intelligenza artificiale protegge l’integrità dei dati. I modelli di intelligenza artificiale addestrati sui dati storici possono contrassegnare automaticamente letture o registrazioni anomale dei contatori e avvisare i tecnici di ricontrollare prima di finalizzare l’immissione dei dati. Con il rilevamento delle anomalie, i team di manutenzione possono ridurre le incoerenze e gli errori nei propri set di dati, migliorando la qualità e l’output dei modelli di intelligenza artificiale.

Gestione automatizzata dell’inventario

Una gestione efficace dell’inventario è uno degli elementi più cruciali di qualsiasi strategia di manutenzione. Quante vote capita di pianificare gli interventi di manutenzione e una volta in campo scoprire che i tecnici non possono completare le loro attività, perché non dispongono degli strumenti giusti o hanno i pezzi di ricambio sbagliati. Anche se aumentare le scorte può sembrare una soluzione ovvia, un inventario eccessivo comporta un aumentano delle spese operative e una riduzione di redditività.

I sistemi di intelligenza artificiale analizzano i dati storici e quelli attuali e in tempo reale aiutano i team di manutenzione ad ottimizzare i livelli di inventario. Se configurati correttamente, i sistemi di intelligenza artificiale possono addirittura effettuare acquisti da parte del team e automatizzare il processo di gestione dell’inventario.

Procedure operative standard generate dall’intelligenza artificiale

Un lavoro di manutenzione efficace e coerente si basa sulla standardizzazione, garantendo che i tecnici completino il lavoro correttamente ogni volta. I team di manutenzione utilizzano in genere procedure operative standard (SOP) , ovvero processi ripetibili per attività di routine che fungono da documentazione per i tecnici. Possiamo considerarle delle linee guide standardizzate per il completamento di ciascuna attività di manutenzione e garantire la coerenza e la qualità del lavoro.

Tuttavia, dato l’enorme numero e varietà di attività di manutenzione necessarie per mantenere una struttura operativa, creare da zero SOP dettagliate per ciascun processo può essere difficile. L’utilizzo di modelli SOP generici e il loro adattamento per soddisfare le tue esigenze può aiutare i team di manutenzione ad accelerare il lavoro. Tuttavia, questo processo richiede ancora una configurazione manuale, il cui lavoro può sommarsi se si hanno centinaia o migliaia di procedure e processi.

Con l’intelligenza artificiale generativa (GenAI) , puoi creare automaticamente SOP su misura fornendo ai modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) sottostanti dettagli sulle tue strutture, attrezzature e processi. Una volta addestrati, questi modelli GenAI possono creare le procedure richieste con un semplice messaggio, richiesta o caricamento di documenti, come PDF, manuali e immagini.

Sebbene queste procedure generate dall’intelligenza artificiale possano ancora richiedere modifiche e aggiustamenti, forniscono un prezioso vantaggio, riducendo sostanzialmente il tempo impiegato nella creazione manuale di procedure o nella personalizzazione di modelli generici.

Trascrizioni vocali avanzate

La digitazione manuale o la scrittura a mano dei dati per compilare i campi obbligatori è un metodo di comunicazione restrittivo per i lavoratori in prima linea. Quando si è in officina a rispondere agli incidenti, non è sempre facile trovare il tempo e lo spazio per inserire manualmente le informazioni richieste. Rallenta la comunicazione e riduce il livello di dati contestuali in ciascun ordine di lavoro.

Con le trascrizioni vocali basate sull’intelligenza artificiale , i tecnici possono semplicemente registrare un memo vocale per compilare automaticamente i campi richiesti e aggiungere il contesto necessario all’ordine di lavoro. Gli algoritmi di intelligenza artificiale decifreranno automaticamente schemi vocali complessi e analizzeranno il contesto della conversazione per creare trascrizioni precise della registrazione. Modelli di intelligenza artificiale appositamente addestrati possono fare un ulteriore passo avanti e trascrivere accuratamente la terminologia e il gergo specializzati.

Una migliore comunicazione e condivisione delle informazioni aiuta i team di manutenzione a identificare più rapidamente potenziali guasti, riduce il tempo necessario per riparare i guasti e incoraggia la collaborazione tra i membri del team. Ciò aumenta notevolmente le possibilità che vi sia una registrazione completa della manutenzione eseguita su ciascuna risorsa allegata a un ordine di lavoro.

Sicurezza 

La sicurezza dei dipendenti è una delle principali preoccupazioni per molte aziende e l’intelligenza artificiale può contribuire a migliorare le condizioni di lavoro garantendo che le apparecchiature funzionino correttamente e in sicurezza.

Analizzando grandi quantità di dati, l’intelligenza artificiale può prevedere meglio quando un componente critico dell’apparecchiatura potrebbe diventare un pericolo per la sicurezza, avvisando il team di manutenzione di effettuare le riparazioni o le sostituzioni necessarie prima che si verifichi un incidente.

Ad esempio, le caldaie utilizzate per generare calore nella produzione possono essere pericolose in caso di perdite o esplosioni. I dati raccolti dai produttori, i registri storici di manutenzione e le informazioni dei sensori IoT possono essere utilizzati per determinare quando una caldaia potrebbe essere a rischio di malfunzionamento.

Soddisfazione del cliente

È chiaro che il consumatore di oggi è più esigente che mai con crescenti aspettative di alta qualità, consegna rapida di prodotti e servizi nonché assistenza 24 ore su 24 attraverso molteplici canali di comunicazione.

L’intelligenza artificiale può aiutare un’azienda a soddisfare meglio queste aspettative garantendo che le linee di produzione siano ottimizzate e che i programmi di consegna siano rispettati o superati. Se l’intelligenza artificiale può contribuire a migliorare la manutenzione e l’affidabilità, una conseguenza naturale è la riduzione dei tempi di inattività. I prodotti possono quindi essere consegnati in tempo ai clienti in attesa.

Ostacoli all’adozione dell’intelligenza artificiale

Scarsa qualità dei dati

Immondizia dentro, spazzatura fuori. I modelli di intelligenza artificiale fanno molto affidamento sui dati per fare previsioni accurate e raccomandazioni informate. Quando i dati utilizzati per addestrare e implementare gli algoritmi di intelligenza artificiale sono pieni di imprecisioni, errori o incoerenze, ciò compromette l’affidabilità e l’efficacia del sistema. Dati imprecisi o incompleti possono portare a intuizioni fuorvianti, raccomandazioni errate e risultati distorti, incidendo sulla fiducia dei decisori nell’analisi dei dati. Tali dati comportano anche rischi significativi, poiché previsioni imprecise possono comportare decisioni inadeguate in materia di manutenzione, non conformità normativa e tempi di attività ridotti delle apparecchiature. Inoltre, la correzione dei problemi di qualità dei dati spesso richiede tempo, impegno e risorse considerevoli, aumentando i costi dell’adozione dell’intelligenza artificiale.

Per combattere la scarsa qualità dei dati, i team di manutenzione dovrebbero implementare solide pratiche di gestione dei dati, fornendo ai lavoratori in prima linea modelli standardizzati per registrare facilmente i dati . Ciò comporta la conduzione di revisioni periodiche dei dati per identificare e correggere stranezze come record duplicati, valori mancanti, valori anomali e incoerenze. I team dovrebbero inoltre investire in strumenti e software per la qualità dei dati per automatizzare i processi di pulizia, convalida e arricchimento dei dati. Ancora più importante, dovresti concentrarti sulla formazione e sulla consapevolezza dei dipendenti per garantire che tutti i membri del team comprendano l’importanza della qualità dei dati e il loro ruolo nel mantenerla. Affrontando sistematicamente la qualità dei dati, i team di manutenzione possono sbloccare tutto il potenziale dell’intelligenza artificiale, prendere decisioni più accurate e creare fiducia nelle soluzioni basate sull’intelligenza artificiale.

Dati decentralizzati

I dati decentralizzati, suddivisi in vari dipartimenti, luoghi e formati, rappresentano un ostacolo sostanziale all’adozione diffusa dell’intelligenza artificiale. I modelli di intelligenza artificiale richiedono grandi volumi di dati di alta qualità per l’addestramento e, quando tali dati sono inaccessibili, incompleti o incoerenti, influiscono sull’efficacia dei modelli. I dati isolati possono facilmente portare alla duplicazione dei dati, rendendo difficile il mantenimento della qualità e della coerenza dei dati all’interno dell’organizzazione. Questa sfida è particolarmente significativa nelle organizzazioni più grandi in cui i dati vengono generati e archiviati in formati e posizioni diversi.

Per superare le sfide dei dati decentralizzati, i team di manutenzione dovrebbero cercare di consolidare i dati provenienti da varie fonti in un repository centralizzato come un CMMS o un data warehouse, dove possono essere standardizzati e resi accessibili per la formazione e l’analisi. I team dovrebbero anche investire in robusti strumenti o piattaforme di integrazione dei dati che forniscano integrazioni perfette e pronte all’uso per garantire un facile accesso e semplificare la transizione dai silos a un repository centralizzato.