L’intelligenza artificiale rappresenta un alleato indispensabile per le organizzazioni nella gestione e ottimizzazione delle risorse limitate, siano esse umane, materiali, temporali o energetiche. La manutenzione, da sempre, pone la sfida di trovare il giusto equilibrio: un eccesso di interventi può tradursi in spreco di tempo e denaro su apparecchiature perfettamente funzionanti, mentre una manutenzione insufficiente rischia di provocare guasti onerosi e lunghi periodi di inattività.

L’intelligenza artificiale supporta i produttori nell’adozione della manutenzione e riparazione just-in-time, elaborando grandi quantità di dati. Questa tecnologia consente di individuare il momento ideale per eseguire interventi di manutenzione, effettuare ispezioni, riparazioni o sostituire le apparecchiature, ottimizzando così tempi e risorse.

In questo modo, i tecnici si concentrano sui compiti prioritari, evitando sprechi di forniture come parti di ricambio o lubrificanti, e ottimizzando il consumo energetico. Questo approccio si traduce in una riduzione dei costi per l’organizzazione e in un utilizzo più consapevole delle risorse limitate del pianeta, contribuendo a un modello operativo sostenibile e responsabile all’interno della comunità.

Questo, a sua volta, genera un impatto positivo sui profitti aziendali, aiutando a massimizzare la redditività e migliorando la reputazione dell’azienda come realtà responsabile dal punto di vista ambientale. Inoltre, rafforza l’immagine di un’organizzazione attenta alle esigenze dei clienti, in grado di offrire prodotti e servizi di alta qualità in modo affidabile.

Manutenzione predittiva basata sull’intelligenza artificiale

La manutenzione predittiva rappresenta una strategia preventiva che sfrutta i sensori e l’analisi dei dati per anticipare i guasti, consentendo una pianificazione dinamica e mirata degli interventi di manutenzione.

I sensori possono monitorare una vasta gamma di parametri, come temperatura, umidità, vibrazioni, livelli dell’acqua e consumo energetico. Installando sensori su risorse critiche, le aziende possono supervisionare le apparecchiature in modo continuo, 24 ore su 24. Dati al di fuori degli intervalli accettabili possono segnalare un possibile guasto imminente. In questi casi, il team di manutenzione viene immediatamente avvisato, consentendo la programmazione di un intervento tempestivo per prevenire o ridurre al minimo tempi di inattività e perdite di prodotto. Questo approccio predittivo permette di concentrare le attività di manutenzione su apparecchiature e risorse ad alto rischio, evitando costi inutili legati a interventi non necessari

Poiché la manutenzione predittiva si fonda sull’analisi dei dati, è indispensabile impiegare strumenti di monitoraggio come l’Internet of Things per raccogliere informazioni dettagliate sulle condizioni delle apparecchiature, come vibrazioni, temperatura e pressione. I team di manutenzione utilizzano questi dati per rilevare modelli e tendenze che potrebbero segnalare guasti imminenti, consentendo la creazione di piani di manutenzione dinamici. Ad esempio, l’analisi di dati storici può evidenziare che un aumento delle vibrazioni oltre un determinato limite incrementa significativamente il rischio di guasto. Con queste informazioni, il team può monitorare i dati in tempo reale, individuare esigenze di intervento basate sulle condizioni effettive delle risorse e pianificare azioni strategiche per prevenire guasti e minimizzare i tempi di inattività.

Gli algoritmi di intelligenza artificiale e apprendimento automatico potenziano la precisione dei modelli predittivi che supportano i programmi di manutenzione predittiva. Maggiore è la quantità di dati elaborati dagli algoritmi, più accurata diventa l’analisi predittiva. L’intelligenza artificiale, con la sua capacità di risolvere rapidamente molteplici problemi, supera nettamente i tempi di elaborazione della mente umana. Grazie a previsioni più precise, i team di manutenzione possono ottimizzare l’efficienza operativa, riducendo al minimo il lavoro superfluo e i tempi di inattività imprevisti. Inoltre, prevengono guasti alle apparecchiature e ottimizzano costi e tempistiche, favorendo risparmi significativi.

Rilevamento di anomalie basato sull’intelligenza artificiale

Le strategie di manutenzione basate sui dati, come la manutenzione secondo condizioni o quella predittiva, dipendono strettamente dalla qualità dei dataset utilizzati. Dati imprecisi o incoerenti possono compromettere l’efficacia di tali approcci, generando raccomandazioni e previsioni errate che mettono a rischio l’intero programma di manutenzione. Inoltre, poiché i team di manutenzione spesso raccolgono manualmente i dati sulle risorse, senza sempre avere il tempo o gli strumenti per confrontare le letture attuali con i dati storici, aumenta il rischio di errori e incongruenze nei dataset.

Il rilevamento delle anomalie basato sull’intelligenza artificiale contribuisce a salvaguardare l’integrità dei dati. I modelli di IA, addestrati utilizzando dati storici, possono individuare automaticamente letture o registrazioni anomale, avvisando i tecnici di verificare i dati prima della loro conferma. Grazie a questo approccio, i team di manutenzione riescono a minimizzare incoerenze ed errori nei dataset, migliorando sia la qualità dei dati raccolti che l’efficacia dei modelli di intelligenza artificiale

Gestione automatizzata dell’inventario

Una gestione efficiente dell’inventario rappresenta un elemento chiave per il successo di qualsiasi strategia di manutenzione. Quante volte accade che, nonostante una pianificazione accurata, i tecnici sul campo si trovino impossibilitati a completare le loro attività a causa della mancanza di strumenti adeguati o di pezzi di ricambio errati? Sebbene incrementare le scorte possa sembrare la soluzione più immediata, un inventario eccessivo comporta un aumento dei costi operativi e una conseguente diminuzione della redditività.

I sistemi di intelligenza artificiale, invece, analizzano in tempo reale sia i dati storici sia quelli attuali, supportando i team di manutenzione nell’ottimizzazione dei livelli di inventario. Configurati adeguatamente, questi sistemi possono persino automatizzare il processo di gestione dell’inventario e procedere autonomamente all’acquisto dei materiali necessari.

Procedure operative standard generate dall’intelligenza artificiale

Un’efficace e coerente gestione della manutenzione si basa sulla standardizzazione, assicurando che i tecnici eseguano correttamente ogni intervento. I team di manutenzione generalmente fanno uso di procedure operative standard (SOP), ovvero processi ripetibili per attività di routine, che fungono da documentazione guida. Queste linee guida standardizzate garantiscono uniformità e qualità nell’esecuzione di ogni attività di manutenzione.

Tuttavia, considerando la vasta gamma di interventi necessari per mantenere un impianto operativo, creare SOP dettagliate da zero per ogni processo può essere una sfida complessa. L’adozione di modelli SOP generici e il loro adattamento alle esigenze specifiche rappresentano un’opzione pratica per accelerare il lavoro dei team di manutenzione. Tuttavia, questo approccio richiede ancora una configurazione manuale, che può diventare onerosa in caso di centinaia o migliaia di procedure.

Grazie all’intelligenza artificiale generativa (GenAI), è possibile creare automaticamente SOP su misura fornendo ai modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) informazioni dettagliate relative a strutture, apparecchiature e processi. Una volta configurati, questi modelli GenAI possono generare le procedure necessarie tramite semplici richieste, caricamenti di documenti come PDF, manuali o immagini.

Sebbene le SOP generate dall’intelligenza artificiale possano ancora necessitare di modifiche e personalizzazioni, offrono un vantaggio significativo, riducendo drasticamente i tempi dedicati alla creazione manuale delle procedure o alla personalizzazione di modelli generici.

Trascrizioni vocali avanzate

L’inserimento manuale o scritto dei dati nei campi obbligatori rappresenta una modalità di comunicazione limitante per i lavoratori in prima linea. In situazioni di emergenza in officina, spesso mancano tempo e spazio per registrare manualmente le informazioni richieste, rallentando la comunicazione e riducendo la quantità di dati contestuali disponibili in ogni ordine di lavoro.

Grazie alle trascrizioni vocali basate sull’intelligenza artificiale, i tecnici possono invece registrare un memo vocale per compilare automaticamente i campi richiesti e fornire il contesto necessario all’ordine di lavoro. Gli algoritmi di IA interpretano schemi vocali complessi e analizzano il contesto della conversazione per generare trascrizioni precise. Modelli specificamente addestrati possono persino riconoscere e trascrivere con accuratezza terminologia e gergo tecnico.

Una comunicazione più fluida e una migliore condivisione delle informazioni permettono ai team di manutenzione di individuare con maggiore rapidità eventuali guasti, ridurre i tempi di riparazione e favorire la collaborazione tra i membri del team. Questo migliora significativamente le probabilità di avere una documentazione completa e dettagliata della manutenzione eseguita su ogni risorsa, allegata all’ordine di lavoro.

Sicurezza

La sicurezza dei dipendenti è una priorità fondamentale per molte aziende, e l’intelligenza artificiale può giocare un ruolo cruciale nel migliorare le condizioni di lavoro, assicurando che le apparecchiature siano operative e sicure.

Grazie all’analisi di grandi volumi di dati, l’intelligenza artificiale è in grado di prevedere con maggiore accuratezza quando un componente critico potrebbe rappresentare un rischio per la sicurezza. Questo consente di avvisare tempestivamente il team di manutenzione, permettendo di intervenire con riparazioni o sostituzioni preventive per evitare incidenti.

Ad esempio, caldaie utilizzate per la generazione di calore nella produzione possono presentare pericoli significativi in caso di perdite o esplosioni. Dati provenienti da produttori, registri storici di manutenzione e sensori IoT possono essere analizzati per identificare quando una caldaia potrebbe essere a rischio, consentendo interventi tempestivi e mirati.

Soddisfazione del cliente

Oggi i consumatori sono più esigenti che mai, con aspettative crescenti riguardo alla qualità elevata, alla consegna rapida di prodotti e servizi e a un’assistenza disponibile 24/7 attraverso diversi canali di comunicazione.

L’intelligenza artificiale offre un valido supporto alle aziende nel soddisfare queste esigenze, garantendo l’ottimizzazione delle linee di produzione e il rispetto, se non il superamento, dei programmi di consegna. Contribuendo a migliorare la manutenzione e l’affidabilità, l’IA riduce naturalmente i tempi di inattività, permettendo di consegnare i prodotti puntualmente ai clienti in attesa.

Ostacoli all’adozione dell’intelligenza artificiale

Scarsa qualità dei dati

Garbage in, garbage out: i modelli di intelligenza artificiale si basano fortemente sui dati per fornire previsioni precise e raccomandazioni affidabili. Tuttavia, quando i dati utilizzati per addestrare e implementare gli algoritmi sono affetti da imprecisioni, errori o incoerenze, ne risente sia l’affidabilità che l’efficacia del sistema. Dati incompleti o inaccurati possono portare a intuizioni fuorvianti, raccomandazioni errate e risultati distorti, minando la fiducia dei decisori nell’analisi. Inoltre, tali carenze presentano rischi significativi, con previsioni imprecise che possono tradursi in decisioni inadeguate su manutenzione, conformità normativa e tempi di attività delle apparecchiature. Risolvere i problemi legati alla qualità dei dati, inoltre, richiede tempo, risorse e impegno significativi, incrementando così i costi associati all’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 frammentati tra vari dipartimenti, sedi e formati rappresentano un ostacolo significativo all’adozione su larga scala dell’intelligenza artificiale. Per addestrare efficacemente i modelli, sono necessari grandi volumi di dati di alta qualità, ma quando tali dati risultano inaccessibili, incompleti o incoerenti, l’efficacia dell’intelligenza artificiale viene compromessa. I dati isolati, inoltre, aumentano il rischio di duplicazione, complicando il mantenimento della qualità e della coerenza delle informazioni all’interno dell’organizzazione. Questa difficoltà è particolarmente accentuata nelle grandi aziende, dove i dati sono generati e archiviati in posizioni e formati differenti.

Per affrontare queste sfide, i team di manutenzione possono consolidare i dati da varie fonti in un repository centralizzato, come un CMMS o un data warehouse, standardizzandoli e rendendoli facilmente accessibili per l’analisi e l’addestramento. È inoltre consigliabile investire in strumenti o piattaforme di integrazione avanzati, che facilitino una transizione efficace dai silos a un sistema centralizzato, garantendo accesso immediato e gestione semplificata dei dati.