Big Data e industria 4.0: una luce nuova per la manutenzione

Uno degli aspetti chiave del paradigma dell’Industria 4.0 è la possibilità di sviluppare nuovi servizi basati sulle opportunità tecnologiche attualmente presenti. La raccolta dei dati è sicuramente il punto chiave di questa riorganizzazione dei processi, per cui diventa particolarmente interessante trarre delle opportunità dalla mole di Informazioni che è possibile estrarre.

La manutenzione predittiva in questo contesto si sta ritagliando un ruolo sempre più importante nell’industria intelligente.

Da un lato offre l’opportunità di creare delle economie significative nella gestione dei processi e dei macchinari, dall’altra offre l’opportunità di creare nuovi servizi che possono essere offerti all’utente per incrementare la catena del valore dei propri prodotti.

In questo contesto la ricerca è particolarmente attenta ad offrire nuove tecnologie, anche derivate da contesti differenti.

Due sono gli approcci principali: Uno Data Driven, basato cioè sull’analisi del dato raccolto, ed uno Model Driven, basato su un modello fisico del sistema.

Il punto chiave di questi metodi è la realizzazione di un modello matematico del sistema utile come benchmark delle prestazioni. Questo modello può essere ottenuto attraverso analisi del dato e procedure di machine learning, oppure attraverso la descrizione fisica del sistema.

Se prendiamo, per esempio, il caso di un sistema di motion control, questa metodologia si basa sull’analisi spettrale delle correnti, delle tensioni e delle vibrazioni. I valori cosi misurati vengono confrontati con un modello noto del sistema al fine di determinare una vasta categoria di guasti meccanici o elettrici del sistema. Ognuno di questi sistemi ha infatti una sua “impronta” ben nota sia quando funziona correttamente sia quando inizia a deteriorarsi.

Volendo fare oggi un tentativo di classificazione quello che ne emerge è la possibilità di identificare quattro tipologie

1. Process data (dati di processo): sono espressione diretta delle grandezze tipiche del processo (ed espressione indiretta dei guasti). Ad esempio possono essere la temperatura, la pressione, la corrente elettrica, la tensione, etc.
2. Failure data (dati di guasto): sono espressione diretta dei guasti del sistema. Ad esempio possono essere dati legati alle vibrazioni, al rumore, all’usura dei materiali, etc.
3. Analytical models (modelli analitici): sono relazioni stabilite o stimate tra una o più variabili indipendenti (o explanatory variables) e una o più variabili indipendenti (o explained variables).
4. Statistical models (modelli statistici): sono relazioni stimate tra una o più variabili indipendenti (o explanatory variables) per mezzo di una estrapolazione di tipo stocastico dei dati.

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Innovation Landscapes

il blog di Giambattista Gruosso

Innovation Landscapes (panorami dell’innovazione italiana nell’automazione industriale) è il titolo del blog che il professor Giambattista Gruosso cura per Automazione Plus. In questa serie di riflessioni l'autore vuole aprire una finestra sul mondo dell’innovazione legato alla smart factory e alla smart city. In modo particolare verranno presentate tecnologie abilitanti, modi di uso rivolti allo sviluppo di servizi innovativi e approfondimenti sul variegato panorama dell’automazione industriale e della sua integrazione con le tecnologie digitali e dell’informazione. Il blog è un luogo aperto di discussione ed i temi proposti vogliono essere di spunto per ulteriori approfondimenti. In modo particolare si parlerà di Simulazione ed Analisi, Business intelligence, Internet of Things, Big Data, Automazione 4.0, Smart Mobility e Smart City.

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