La manutenzione predittiva è una strategia per la manutenzione di apparecchiature e macchinari in cui si raccolgono e analizzano i dati per prevedere quando un elemento è suscettibile di guastarsi, in modo da poter programmare la manutenzione in anticipo, anziché aspettare che si verifichi un guasto imprevisto.
Le “reti bayesiane” sono un modello probabilistico che può essere utilizzato per modellare sistemi complessi e fare previsioni sulla probabilità di risultati diversi.
Nel contesto della manutenzione predittiva, una rete bayesiana può essere utilizzata per modellare le dipendenze tra i diversi componenti di un sistema e prevedere la probabilità di guasto per ciascun componente. La rete può essere addestrata sulla base dei dati storici raccolti dall’apparecchiatura, come i dati dei sensori, i registri di manutenzione e la storia dei guasti, per apprendere le relazioni tra le diverse variabili e la probabilità di guasto per ciascun componente. Una volta addestrata, la rete può essere utilizzata per fare previsioni sulla probabilità di guasto di ciascun componente, in base ai dati attuali dei sensori e allo stato attuale dell’apparecchiatura. Queste informazioni possono essere utilizzate per programmare la manutenzione in un momento in cui la probabilità di guasto è bassa, al fine di minimizzare i tempi di fermo e ridurre il rischio di guasti imprevisti. Le reti bayesiane, inoltre, possono essere utilizzate anche per prevedere la causa principale del guasto, identificando modelli e relazioni tra le cause e i sintomi del guasto.
Una rete bayesiana può essere integrata in un “Digital Twin” di un sistema fisico.
Un “Digital Twin” è una replica digitale di un sistema fisico, come un’apparecchiatura o una linea di produzione, che può essere utilizzata per simulare il comportamento del sistema e fare previsioni sulle sue prestazioni.
Nel contesto della manutenzione predittiva, una rete bayesiana può essere utilizzata come componente del Digital Twin, per prevedere la probabilità di guasto dei diversi componenti del sistema.
Queste informazioni possono essere utilizzate per programmare in anticipo la manutenzione e ottimizzare le prestazioni del sistema. Il Digital Twin viene alimentato con dati provenienti dal sistema fisico, come i dati dei sensori, e può essere utilizzato per analizzare le prestazioni del sistema e identificare potenziali problemi.
Integrando la rete bayesiana nel Digital Twin, è possibile utilizzare le previsioni fatte dalla rete per ottimizzare le prestazioni del sistema e ridurre al minimo i tempi di fermo. Inoltre, la presenza di un Digital Twin può consentire di testare diversi scenari e vedere come il sistema reagirebbe a diversi input, il che può essere utile per identificare potenziali problemi e prendere decisioni più informate sulla manutenzione.
