La manutenzione predittiva con l’Intelligenza Artificiale
L’energia rinnovabile è uno degli asset fondamentali nel mondo moderno, rendere efficienti gli impianti eolici e fotovoltaici diventa quindi fondamentale per il successo non solo delle aziende produttrici ma anche dei consumatori e dell’ambiente stesso.
Come è possibile monitorare gli impianti e mantenerli in condizioni ottimali? L’intelligenza Artificiale diventa il giusto alleato. Scopriamo come.
Cos’è la manutenzione predittiva
La manutenzione predittiva rappresenta una metodologia d’intervento con attività programmate e regolari per evitare guasti imprevisti. Questa tipologia di manutenzione prevede l’individuazione, e il successivo monitoraggio, di specifici parametri riuscendo così a mantenere apparecchiature, computer e macchinari industriali nelle condizioni di funzionamento ottimali, evitando le avarie e soprattutto il fermo macchina e dunque l’interruzione di produzione.
Con l’Intelligenza Artificiale, la manutenzione diventa ancora più efficace. Infatti, con il passare del tempo e l’accumularsi dei dati, gli algoritmi migliorano la loro conoscenza degli impianti e imparano a dare allarmi sempre più precisi e con maggiore preavviso. Questo comporta maggiore efficacia e produttività dell’impianto stesso, e permette anche di individuare i guasti in tempi adeguati facilitandone l’interpretazione e la correzione.
I vantaggi della manutenzione predittiva
Cosa succede quando la manutenzione predittiva tramite AI viene applicata in impianti fotovoltaici ed eolici? Vi sono molteplici vantaggi:
- controllo delle performances;
- maggiore efficacia e produttività con l’uso di strumenti AI;
- prevenzione dei guasti;
- ottimizzazione dei costi di manutenzione;
- riduzione dei tempi di inattività;
- maggiore durata degli asset;
- pianificazione del lavoro;
- riduzione degli interventi tecnici e dei rischi di infortuni.
Per sfruttare pienamente i vantaggi della manutenzione predittiva sugli impianti di produzione da fonti rinnovabili, è necessario che si verifichino tre condizioni:
- devono essere reperibili i dati in tempo reale (SCADA) sulle condizioni delle varie componenti e sui guasti;
- serve programmare i fermi macchina in tempi convenienti per la produzione;
- è necessario pianificare per tempo il reperimento dei pezzi di ricambio e del personale richiesto.
In Omninext, i nostri team altamenti specializzati offrono soluzioni digitali innovative sia nel campo energetico e ambientale, sia nel campo dell’Intelligenza Artificiale con il Machine Learning. Elaborando, inoltre, soluzioni trasversali come progetti utili alla manutenzione predittiva con l’Intelligenza Artificiale. Contattaci per una consulenza!
