In che modo l'intelligenza artificiale per la manutenzione predittiva trasforma la gestione delle strutture

Anche se il mondo di oggi sembra molto online con l’aumento del lavoro a distanza e una quantità enorme di progressi tecnologici, non si può negare che i nostri spazi fisici siano ancora preziosi.

Considerando la massiccia interruzione della vita quotidiana durante una pandemia globale, l’importanza delle strutture in presenza rimane fondamentale.

Dagli ospedali agli aeroporti, ai parchi e agli edifici residenziali, migliaia di strutture devono essere mantenute sicure, igieniche e in buone condizioni. Viene svolto regolarmente molto lavoro per mantenere gli spazi fisici pubblici ben mantenuti, non solo in termini di riparazioni e manutenzione, ma anche di pianificazione meticolosa delle attività di manutenzione ordinaria per prevenire futuri guasti potenziali disastrosi e costosi.

Anche se il pensiero delle squadre di manutenzione al lavoro può evocare immagini di lavoratori che utilizzano strumenti e attrezzature per mantenere macchine e spazi funzionanti senza intoppi, non è più così.

Il settore della manutenzione ha abbracciato sempre più la tecnologia per assistere nell’adempimento degli ordini di lavoro e utilizzando progressi come il software di manutenzione predittiva per mantenere le strutture operative alla massima efficienza.

Il ruolo dell’intelligenza artificiale nella manutenzione predittiva

La gestione della manutenzione e delle strutture ha subito un'importante evoluzione nell'ultimo decennio, grazie all'automazione e agli strumenti digitali come il software di gestione computerizzata della manutenzione (CMMS) .

Quello che una volta era un settore gestito tramite richieste di ordini di lavoro cartacei e fogli di calcolo è diventato più snello ed economico.

Esistono diverse strategie di manutenzione che i gestori delle strutture e i loro team possono implementare a seconda del tipo di attività: reattiva, preventiva e predittiva.

La manutenzione predittiva è una delle aree più significative in cui entrano in gioco i progressi tecnologici come l’intelligenza artificiale (AI).

Prevedendo le esigenze di manutenzione prima che si verifichino, le aziende possono ottimizzare i programmi di manutenzione, ridurre i tempi di inattività ed evitare costosi guasti non pianificati.

Questo approccio è cruciale per diverse ragioni.

La manutenzione predittiva aiuta a prolungare la durata di vita di una risorsa affrontando i problemi nelle fasi iniziali e riducendo così al minimo l'usura. Migliora l'efficienza operativa e riduce i costi complessivi di manutenzione poiché le risorse vengono utilizzate in modo più efficace. Migliora la sicurezza sul posto di lavoro mitigando i rischi associati ai guasti delle apparecchiature.

Negli ultimi anni, l’integrazione dell’intelligenza artificiale ha trasformato vari settori, molti dei quali richiedono in qualche modo la manutenzione delle proprie strutture.

La manutenzione predittiva basata sull’intelligenza artificiale sta ridefinendo il modo in cui le industrie gestiscono le proprie risorse, garantendo operazioni fluide analizzando dati storici e informazioni in tempo reale per anticipare i problemi delle apparecchiature, consentendo una manutenzione proattiva e riducendo la necessità di riparazioni di emergenza.

La tecnologia svolge già un ruolo significativo nell’implementazione della manutenzione predittiva negli impianti e continuerà a diventare sempre più significativo. Dispositivi e sensori IoT vengono implementati per monitorare le prestazioni delle apparecchiature e raccogliere dati in tempo reale.

Gli algoritmi di apprendimento automatico analizzano questi dati e identificano modelli indicativi di potenziali guasti. Inoltre, le piattaforme basate su cloud e gli strumenti di analisi dei dati facilitano l'archiviazione, l'elaborazione e la visualizzazione dei dati raccolti, consentendo ai team di manutenzione di prendere decisioni più informate.

La necessità di un’intelligenza artificiale per la manutenzione predittiva in tutti i settori

Un’ampia gamma di settori traggono vantaggio dalla pianificazione anticipata delle attività di manutenzione, dall’utilizzo della tecnologia per assegnare le attività associate ai tecnici e dal monitoraggio del loro completamento. Il settore produttivo è un settore in cui il rilevamento e la diagnosi tempestivi dei guasti sono vitali.

La produzione di beni di consumo è considerata un settore ad alta intensità di risorse e uno studio McKinsey del 2023 mostra che il 99% dei dirigenti senior del settore ha trasformato le proprie strategie di manutenzione negli ultimi cinque anni.

Le pratiche di manutenzione tradizionali spesso si basavano su ispezioni periodiche o programmi di manutenzione predeterminati.

Al contrario, l’intelligenza artificiale è in grado di rilevare sottili cambiamenti nel comportamento e nelle prestazioni delle apparecchiature, anche in sistemi complessi con numerose variabili. Individuando questi primi segnali di guasto, i team di manutenzione possono affrontare i problemi in modo proattivo, prevenendo guasti catastrofici e prolungando significativamente la durata delle apparecchiature.

Il trasporto è un altro spazio in cui il tempo è essenziale. I tempi di inattività possono far sì che carichi preziosi e consegne non arrivino a destinazione in tempo, e i ritardi possono avere un effetto domino, portando come minimo all’insoddisfazione.

Con la manutenzione preventiva e predittiva, le organizzazioni possono programmare la manutenzione della propria flotta o di altri veicoli durante i tempi di inattività pianificati o quando è più conveniente per le operazioni, riducendo al minimo le interruzioni della produzione.

Di conseguenza, l’efficienza complessiva delle strutture aumenta, portando a una maggiore produttività e a un migliore utilizzo delle risorse.

L’implementazione dell’intelligenza artificiale nella manutenzione predittiva può richiedere un investimento iniziale, ma i benefici a lungo termine superano i costi. Ciò è particolarmente importante nei settori che devono far fronte a tagli di bilancio continui e risorse ridotte al minimo.

Qui mi viene in mente il settore dell’istruzione. I distretti scolastici e le università possono risparmiare in modo significativo sulle spese di manutenzione ottimizzando le attività di manutenzione. Estendere la vita delle apparecchiature e tenere sotto controllo l'inventario significa ridurre i costi di sostituzione, con un elevato ritorno sull'investimento.

La manutenzione predittiva basata sull’intelligenza artificiale migliora la sicurezza sul posto di lavoro riducendo la probabilità di incidenti derivanti da guasti alle apparecchiature. Ispezioni regolari e pratiche di manutenzione proattiva aiutano a mitigare i rischi potenziali e a garantire la conformità alle normative di sicurezza fondamentali nei settori sanitario, dell'assistenza agli anziani e governativo.

Mantenendo le attrezzature, le aziende possono creare un ambiente di lavoro più sicuro per i propri dipendenti, residenti e visitatori.

Automazione nelle operazioni di manutenzione

I sistemi di intelligenza artificiale ottimizzano i flussi di lavoro di manutenzione, migliorano l'utilizzo delle risorse e migliorano il tempo di attività delle apparecchiature sfruttando l'analisi dei dati in tempo reale, la manutenzione predittiva e l'apprendimento continuo.

La raccolta e l'analisi dei dati in tempo reale è il contesto in cui i software di manutenzione utilizzano già l'intelligenza artificiale e l'automazione. Questa raccolta di informazioni aiuta i gestori delle strutture e la leadership a prendere decisioni informate in merito all'allocazione del budget, all'assegnazione delle attività ai membri del team, ai parametri delle prestazioni e altro ancora.

La manutenzione predittiva basata sull’intelligenza artificiale si basa in gran parte sulla raccolta continua di dati in tempo reale, che possono essere raccolti da sensori fisici e dispositivi IoT. I sensori monitorano parametri cruciali all'interno degli spazi di una struttura, come temperatura, vibrazioni, pressione e umidità.

I dati vengono quindi inviati ad algoritmi di intelligenza artificiale in grado di elaborare rapidamente enormi quantità di informazioni. Analizzando questi dati, l’intelligenza artificiale può identificare anomalie, modelli e potenziali segnali di degrado o guasto delle apparecchiature molto prima che diventino problemi critici.

5 soluzioni influenzate dall'intelligenza artificiale nella manutenzione predittiva

L’intelligenza artificiale viene lentamente incorporata nell’ambito della manutenzione in modi che vanno oltre il modo in cui altri settori la sfruttano.

Generare contenuti o offrire assistenza clienti tramite chatbot non sono priorità tipicamente associate alla manutenzione e alla riparazione degli edifici e delle loro attrezzature.

Guardando al futuro dell’intelligenza artificiale nell’ambito della manutenzione, esistono diverse soluzioni chiave in cui l’apprendimento automatico e persino la robotica potrebbero avere un impatto sul futuro degli spazi pubblici.

L’intelligenza artificiale avrà un impatto sulla manutenzione in vari modi, ma è fondamentale esaminare in particolare come verrà utilizzata nel contesto di un CMMS. Si prevede che il mercato globale del software CMMS crescerà a un CAGR dell’8,81% , ovvero fino a 1,7 milioni di dollari, entro il 2028.

L’impatto dell’intelligenza artificiale si concentrerà su cinque opportunità prevedibili entro tale arco di tempo.

1. Miglioramenti nella gestione delle attività

Osservare le tendenze per ottenere le migliori prestazioni in base alla gestione delle attività precedenti consentirà all’intelligenza artificiale di elaborare i dati storici e fornire suggerimenti per gestire meglio attività simili.

Se, ad esempio, il tecnico della manutenzione "A" è storicamente più veloce nel cambiare le lampadine rispetto al collega "B", un CMMS può assegnare automaticamente le attività in base ai successi precedenti.

Su una scala più ampia, l’intelligenza artificiale consente inoltre al CMMS di utilizzare dati aggregati di tutti i clienti e fornire all’utente informazioni sui migliori passaggi successivi. Quando le squadre di manutenzione aspettano due o più giorni per affrontare i problemi idraulici, il costo potenziale del danno aumenta del 25%.

Al contrario, i team di manutenzione che affrontano i problemi idraulici entro due ore in genere hanno costi significativamente inferiori per i danni.

2. Migliore controllo delle scorte

L'intelligenza artificiale può aiutare a definire le tendenze nell'uso di determinati articoli dell'inventario.

Ad esempio, una struttura potrebbe utilizzare 15 filtri ogni settembre e successivamente solo un filtro ogni trimestre. L’intelligenza artificiale può aiutare a ordinare automaticamente gli articoli quando i dati passati offrono l’opportunità di prevederne l’utilizzo futuro.

3. Acquisire informazioni sull'ambiente fisico utilizzando sensori

L’ostacolo più grande per l’AI in qualsiasi processo di manutenzione è che dispone di pochissimi dati in tempo reale su un ambiente fisico.

Come accennato, i sensori wireless forniscono dati in tempo reale e informano il team di manutenzione sui modi migliori per affrontare i problemi imminenti. Con l’aiuto dei sensori di temperatura e delle previsioni meteorologiche locali, l’intelligenza artificiale può prevedere, ad esempio, se le tubazioni negli spazi freddi si congeleranno.

I sensori predittivi sulle apparecchiature monitorano la viscosità, il consumo di energia, le vibrazioni e la temperatura, consentendo all’intelligenza artificiale di determinare quando un componente dell’apparecchiatura sta per guastarsi. Se una vibrazione non è uguale a una vibrazione di base, una cinghia potrebbe essere sul punto di rompersi.

I sensori aiuteranno a connettere un CMMS all’ambiente fisico e consentiranno all’intelligenza artificiale di fornire all’utente una maggiore comprensione di dove possono avere il maggiore impatto.

4. Aiuto per la riparazione e la risoluzione dei problemi

Analizzando le tue attività quotidiane, l'intelligenza artificiale può essere utilizzata per suggerire le aree migliori in cui il tuo team di manutenzione può iniziare a risolvere determinati problemi. Può suggerire modi per risolvere i problemi in base al contenuto web scansionato e ai dati aggregati storici passati di altri clienti.

L'intelligenza artificiale, che agisce come una ricerca mirata su Google su come risolvere un problema, aiuterà i team di manutenzione a migliorare i tempi di risposta, a ridurre i tempi di fermo delle apparecchiature e ad abbassare i costi.

5. Informazioni sulla sostituzione degli asset

L'intelligenza artificiale può aiutare a valutare se un articolo deve essere sostituito o può ancora essere riparato in base ai tipi di riparazioni eseguite sull'unità. Anche se il costo delle riparazioni potrebbe essere stato elevato in passato, aumenteranno la longevità dell'articolo e potrebbe non essere ancora necessaria la sostituzione.

Questa tecnologia può essere utilizzata come un personal shopper per aiutare a controllare i costi medi delle sostituzioni e consentire ai team di manutenzione di negoziare con i propri fornitori la tariffa migliore su un nuovo articolo.

L'aspettativa di vita di nuove parti o apparecchiature può essere considerata in relazione al prezzo di acquisto. Ad esempio, se un certo frigorifero dura in genere 10 anni in più rispetto a un altro marchio, il costo superiore del 20% si traduce in un risparmio significativo se si considerano quei 10 anni in più.

Strutture a prova di futuro con intelligenza artificiale per la manutenzione predittiva

Le soluzioni basate sull’intelligenza artificiale stanno rivoluzionando la gestione delle strutture in vari settori, tra cui istituti scolastici, centri sanitari, esercizi commerciali e altro ancora.

Man mano che queste soluzioni diventano più intelligenti e si evolvono, possono essere utilizzate per creare strutture più sicure, più affidabili e più convenienti. Sfruttare tecnologie avanzate e analisi dei dati può avere un impatto positivo su ciascuno di questi settori.

Formazione scolastica

Nello spazio educativo, i sistemi di sorveglianza basati sull’intelligenza artificiale possono monitorare i campus in tempo reale, rilevando potenziali minacce alla sicurezza e accessi non autorizzati. La tecnologia di riconoscimento facciale può migliorare la sicurezza del campus identificando le persone presenti nelle liste di controllo o avvisando il personale di attività insolite.

L’intelligenza artificiale può monitorare le condizioni delle infrastrutture scolastiche, come i sistemi HVAC e le apparecchiature elettriche, prevedendo le esigenze di manutenzione prima che si verifichino guasti gravi. Questo approccio proattivo garantisce agli studenti e al personale un ambiente di apprendimento sicuro e confortevole.

Analizzando i dati provenienti da sensori e modelli storici, l’intelligenza artificiale può regolare l’illuminazione, il riscaldamento e il raffreddamento per ridurre il consumo energetico e abbassare i costi operativi.

Assistenza sanitaria

Nei centri sanitari, le soluzioni basate sull'intelligenza artificiale possono migliorare la sicurezza dei pazienti identificando potenziali problemi o guasti delle apparecchiature e avvisando i team quando è il momento di riparare o sostituire queste risorse critiche. Questa tecnologia può anche monitorare le prestazioni delle apparecchiature mediche e rilevare anomalie in tempo reale.

Prevedendo i guasti alle apparecchiature, i centri sanitari possono programmare la manutenzione in modo proattivo, riducendo al minimo i tempi di inattività e garantendo la disponibilità dei dispositivi medici essenziali.

Spazi commerciali

L’intelligenza artificiale può ottimizzare l’utilizzo degli spazi commerciali monitorando i livelli di occupazione. Questi dati aiutano i gestori delle strutture a ottimizzare la disposizione degli spazi di lavoro, a migliorare l'efficienza energetica, a garantire la conformità alle norme di sicurezza e a mantenere il controllo dei costi su illuminazione, temperatura e ventilazione in base ai modelli di occupazione.

Ospitalità

Nel settore dell’ospitalità, l’intelligenza artificiale può personalizzare le esperienze degli ospiti, automatizzare i processi di prenotazione e migliorare il servizio. I sistemi di gestione dei visitatori basati sull’intelligenza artificiale possono semplificare il check-in, migliorare la sicurezza e gestire l’accesso dei visitatori a diverse aree all’interno degli stabilimenti commerciali.

Altri settori

Le soluzioni basate sull’intelligenza artificiale si estendono a vari altri settori come, tra gli altri, quello manifatturiero, dei trasporti e dell’ospitalità.

L’intelligenza artificiale può ottimizzare i processi di produzione, prevedere i guasti delle macchine e garantire la qualità del prodotto nella produzione. Nei trasporti, l’intelligenza artificiale può essere utilizzata per la gestione intelligente del traffico, i veicoli autonomi e l’ottimizzazione della logistica.

Il futuro dell’intelligenza artificiale per la manutenzione predittiva

I risparmi sui costi e i miglioramenti in termini di sicurezza ottenuti attraverso la manutenzione predittiva basata sull’intelligenza artificiale rappresentano un punto di svolta per vari settori, aprendo la strada a un futuro più sostenibile e redditizio.

Il futuro della manutenzione predittiva basata sull’intelligenza artificiale per le strutture racchiude un enorme potenziale poiché i progressi nella tecnologia e nell’analisi dei dati continuano a modellare il panorama. Alcune tendenze e possibilità chiave che ci si possono aspettare includono algoritmi avanzati di apprendimento automatico.

In futuro assisteremo allo sviluppo di algoritmi più sofisticati in grado di gestire quantità sempre più grandi di dati complessi. Questi algoritmi saranno più bravi nel riconoscere modelli e tendenze, portando a migliori capacità predittive. I sistemi di intelligenza artificiale si evolveranno per essere più adattabili, apprendendo continuamente da varie fonti per migliorare la precisione predittiva.

I sistemi di intelligenza artificiale non solo prediranno potenziali guasti alle apparecchiature, ma forniranno anche consigli di manutenzione automatizzata.

Queste raccomandazioni includeranno istruzioni precise per le attività di manutenzione, i pezzi di ricambio richiesti e la pianificazione ottimale. I team di manutenzione trarranno vantaggio da flussi di lavoro più efficienti e da una migliore pianificazione.

Con l’evoluzione della robotica e dell’intelligenza artificiale, i robot di manutenzione autonomi potrebbero diventare una realtà. Questi robot potrebbero eseguire attività di ispezione e manutenzione di routine, riducendo la necessità di intervento umano in aree pericolose o difficili da raggiungere.

Ciò migliorerà la sicurezza, farà risparmiare tempo e libererà i tecnici umani per compiti più complessi.

In termini di tecnologie di manutenzione che qualsiasi organizzazione con strutture fisiche può implementare oggi, un CMMS funge da hub centrale per dati e processi di manutenzione, consentendo alle organizzazioni di adottare e implementare in modo efficace strategie di manutenzione basate sull’intelligenza artificiale.

Sfruttando dati in tempo reale, analisi delle tendenze, avvisi automatici e generazione di attività, il CMMS consente ai team di manutenzione di affrontare in modo proattivo i problemi delle apparecchiature, migliorare l'affidabilità e ottimizzare le operazioni di manutenzione per una maggiore efficienza ed efficienza dei costi.

Scopri di più sulla differenza tra manutenzione predittiva e manutenzione basata sulle condizioni, sui suoi vantaggi e sui casi d'uso.