GESTIONE INTERVENTI TECNICI: COME RIVOLUZIONARLA CON I BIG DATA

La capacità di elaborazione di grandi moli di dati, unitamente alla potenza dei sistemi d’analisi intelligenti stanno rivoluzionando la gestione degli interventi tecnici e della manutenzione. Dati di natura molto differente – quali, ad esempio, le misure dei parametri funzionali rilevate da sensori, coordinate geografiche, documenti riguardanti i sistemi, il loro mantenimento e lo storico relativo alla risoluzione di problematiche ed eventi critici – possono essere analizzati insieme per ottenere informazioni utili a una rapida ed efficace gestione degli interventi tecnici su apparati e impianti complessi.

Cosa sono i big data e perché sono importanti per la gestione degli interventi tecnici

Il termine “big data” viene oggi usato per connotare l’insieme delle tecnologie utilizzate per gestire non solo le grandi quantità di dati create dalla digital transformation, ma soprattutto la varietà (dati tabellari strutturati, documenti testuali, immagini, video e molti altri) resi disponibili dall’evoluzione tecnologica e dal moltiplicarsi delle fonti informative. Qualità che ben si adattano agli ambiti d’impiego della gestione degli interventi tecnici e all’applicazione dei moderni metodi analitici e ML/AI (Machine Learning, Artificial Intelligence), che permettono di estrarre la conoscenza utile dai dati.

Secondo la più accreditata definizione di Gartner, si definiscono big data quegli asset informativi che hanno tre qualità fondamentali: volume, velocità e varietà. La velocità è intesa come la capacità di gestire flussi di dati che provengono da fonti in real time, mentre il volume dei dati è spesso una conseguenza di questa attitudine.

La varietà delle tipologie di dati che possono essere gestite costituisce l’ulteriore elemento caratterizzante dei big data e consiste nella capacità di trattare sia dati strutturati, come le comuni tabelle database, sia dati non strutturati, come, per esempio, file audio, immagini, video ed e-mail.

A questi attributi se ne aggiungono altri, non esclusivi dei big data, che riguardano la veridicità delle informazioni, il valore dei dati e la visualizzazione, ossia l’insieme delle capacità che consentono ai sistemi digitali di offrire un aiuto concreto al miglioramento dei processi di business.

Non è un caso che big data costituiscano una risorsa importante per la modernizzazione di molti processi finora ritenuti difficili da digitalizzare per via della mole, dei tempi o della diversità delle basi informative coinvolte. Come nel caso della gestione degli interventi tecnici, dove big data aiutano a ricercare tra i dati di monitoraggio o prodotti dai sensori IoT (Internet of Things) le informazioni contestuali che servono per individuare, prevenire i guasti e migliorare la produttività dei team d’intervento.

La rivoluzione dei sistemi IoT e la necessità di elaborare moli di dati  

Tra le innovazioni che hanno rivoluzionato la gestione degli interventi tecnici, un posto di rilievo è occupato dallo sviluppo della sensoristica intelligente (IoT) e, tramite questa, delle capacità di monitoraggio a distanza dei sistemi più diversi: apparati di produzione, grandi impianti, mezzi di trasporto e prodotti end-user.

Algoritmi intelligenti sono in grado di estrarre, dalla mole d’informazioni raccolte dai sensori, i dati utili a rilevare lo stato di funzionamento delle componenti di un qualsiasi sistema e correlabili, per esempio, con le quote di produzione e le rilevazioni dei controlli di qualità. Questo permette di migliorare la gestione degli interventi tecnici, minimizzando i danni che una scoperta tardiva del problema potrebbe arrecare al sistema di produzione o alle infrastrutture collegate.

Tra le informazioni più utili per la gestione degli interventi tecnici, ci sono i dati relativi alle parti di ricambio utilizzate, informazioni che possono essere rintracciate attraverso un sistema d’identificazione o registrate direttamente sul sistema oggetto d’intervento. Parliamo dei dati registrati sulle etichette intelligenti, note come tag RFID (Radio Frequency IDentification) utili per tracciare a livello locale le attività svolte, velocizzare la gestione logistica delle parti di ricambio e migliorare i controlli di qualità.

Manutenzione predittiva: l’obiettivo possibile nella gestione degli interventi tecnici

La disponibilità dei dati provenienti dai sensori di monitoraggio, unitamente ai big data per gestire tutte le informazioni utili alla gestione degli interventi tecnici, permettono d’impiegare i moderni sistemi d’analisi per prevenire l’insorgenza di problemi e guasti, quindi realizzare interventi tecnici preventivi.

Classificazioni e identificazioni di pattern (ossia individuazione di correlazioni, ciclicità ecc) attraverso tecniche di ML/AI consentono di ottenere dai dati grezzi gli elementi di conoscenza che servono per la gestione degli interventi. Le elaborazioni in tempo reale consentono di realizzare interventi più veloci, ma anche di gestire azioni automatiche di salvaguardia dei sistemi. La possibilità di riconoscere attraverso le analisi dei dati i segni premonitori dei guasti permette d’inviare sul posto le squadre d’assistenza prima che si verifichino interruzioni dei servizi e con le dotazioni necessarie per la realizzazione degli interventi.

Con la manutenzione predittiva, gli interventi tecnici sono più facilmente programmabili nel tempo, si abbassano i costi di gestione delle parti di ricambio e, nel contempo, si prolunga l’operatività e la vita dei sistemi. La gestione predittiva degli interventi tecnici fa fare un passo avanti nelle modalità di lavoro dei team, con il passaggio da un approccio emergenziale a quello diagnostico, che mira a comprendere le cause dei problemi per poi evolvere verso un paradigma predittivo, per evitare che l’evento indesiderato, ovvero il guasto, abbia luogo.