Manutenzione predittiva

Implementando una strategia di manutenzione predittiva, si ottengono dati utilizzabili in ambito manutenzione e gestione degli asset. Adottando la manutenzione predittiva, gli operatori industriali anticipano le anomalie e riducono i costi.

Anticipare le anomalie prima che si verifichino.

Riduzione dei tempi di inattività non pianificati

Richiedi una demo

Migliorare l'efficienza degli impianti e delle risorse con la manutenzione predittiva

Fino al 50%

Riduzione dei tempi di pianificazione della manutenzione

Fino al 20%

Aumento del ciclo di vita degli asset

Fino al 10%

Riduzione dei costi complessivi di manutenzione

prev next

Presentazione

Manutenzione predittiva per anticipare le anomalie e ridurre i costi.

La maggior parte delle realtà industriali utilizza ancora un approccio di manutenzione reattiva, che consente di intervenire solo dopo che le apparecchiature si guastano. Questo metodo è costoso e comporta tempi di inattività che incidono sulla produttività. Con il software AVEVA, offriamo un approccio basato sul monitoraggio delle condizioni, ovvero raccogliamo dati mentre le macchine sono in funzione. Si possono fare significativi progressi con la manutenzione predittiva, che incorpora il rilevamento delle anomalie basato su modelli. Questa strategia utilizza la raccolta continua online dei dati dei sensori, potenziata dall'analisi dei dati e dall'intelligenza artificiale, per prevedere con maggiore precisione l'affidabilità delle macchine.

Porre fine ai downtime non programmati

Il software AVEVA Predictive Analytics si è dimostrato fondamentale per prevenire le interruzioni non pianificate in tutti i settori industriali. Ad esempio, Duke Energy ha risparmiato oltre 34 milioni di euro grazie agli avvisi tempestivi e SCG Chemicals ha aumentato l'affidabilità degli impianti al 100%. Il mercato globale dell'analisi predittiva è destinato a crescere in modo significativo, grazie ai progressi dell'AI e dell'apprendimento automatico. Nella scelta degli strumenti di analisi predittiva, le aziende devono considerare il ROI, la compatibilità hardware e la facilità di implementazione. Le soluzioni di AVEVA, tra cui AVEVA Predictive Analytics e AVEVA PI Data Infrastructure, forniscono notifiche di allarme avanzate, diagnostica dei guasti e azioni prescrittive, migliorando l'efficienza operativa e riducendo l'OPEX fino al 20%. In particolare, Mitsubishi Power ha utilizzato questi strumenti per migliorare la consapevolezza operativa e prevenire gli arresti non programmati.

Le 4 fasi per implementare la vostra strategia di manutenzione predittiva

Richiedi una demo

Creare un'infrastruttura di dati operations

Utilizzate un'infrastruttura di dati industriali come PI System per acquisire e trasformare i dati in tempo reale provenienti da sensori e apparecchiature in preziose informazioni. In questo modo si migliora l'affidabilità degli asset, l'efficienza dei processi e la gestione dell'energia e delle risorse, oltre a migliorare i risultati in termini di ambiente, salute e sicurezza, la qualità dei prodotti e la rendicontazione delle prestazioni.

Valorizzare e contestualizzare i dati

Assicuratevi che la raccolta dei dati sia completata da un efficace miglioramento per trasformarli in informazioni preziose. La contestualizzazione dei dati, ad esempio, per stabilire se un arresto della macchina è dovuto a un malfunzionamento o a un arresto di emergenza, aggiunge significato. Questo aiuta gli analisti a determinare se i dati indicano potenziali guasti o se si tratta di eventi non correlati. Il sistema PI contribuisce a offrire dati contestualizzati, consentendo operazioni più intelligenti.

Implementare la manutenzione su condizione

La manutenzione predittiva prevede l'adozione di un approccio alla manutenzione basato sulle condizioni (Condition Based Monitoring, CBM), utilizzando dati contestualizzati. Questo approccio identifica le condizioni che portano al guasto dell'asset e automatizza la manutenzione in base allo stato attuale dell'asset. Ad esempio, l'aumento della temperatura dei cuscinetti può indicare un guasto imminente, consentendo di avvisare in tempo reale per una riparazione tempestiva. Il sistema PI supporta il CBM con analisi di base, rendendo le strategie di manutenzione più predittive grazie al riconoscimento di modelli di prestazioni. I modelli di guasto noti derivanti dall'analisi dell'affidabilità possono essere implementati in un'infrastruttura di dati in tempo reale.

Implementare la manutenzione predittiva 4.0

Il sistema PI, abbinato a strumenti avanzati di analisi e di riconoscimento dei modelli, fornisce in tempo reale dati utilizzabili che consentono alle aziende di ottimizzare le loro operation. Usati insieme, questi strumenti possono identificare modelli che indicano un guasto imminente. Nell'esempio del cuscinetto, i dati potrebbero essere utilizzati per identificare lo schema che causa l'aumento della temperatura del cuscinetto oltre il suo normale intervallo operativo. Una volta implementato, questo approccio può aumentare significativamente la produttività e ridurre i costi di manutenzione.

prev next

Principali caratteristiche della manutenzione predittiva di AVEVA

Richiedi una demo

Integrare il proprio algoritmo

I data scientist possono incorporare i propri algoritmi nel ciclo di manutenzione predittiva utilizzando Python o linguaggi simili. Monitorate tutte le analisi all'interno di un'unica applicazione e migliorate gli algoritmi personalizzati con modelli di modelli integrati, pulizia dei dati, avvisi, diagnostica dei guasti, azioni prescrittive, previsioni e una libreria di casi. Sfruttate i dati storici e in tempo reale grazie alla perfetta integrazione con il software AVEVA.

Rilevamento delle anomalie

Ricevere notifiche di allarme avanzate e utilizzare la gestione dei casi per l'acquisizione di conoscenze e la creazione di report completi. Gli utenti che non hanno conoscenze di programmazione o di data science possono distribuire, convalidare e interpretare i risultati dei modelli predittivi. I modelli predefiniti del software accelerano la configurazione, l'implementazione e la scalabilità.

Diagnostica dei guasti

Sfruttare dati e strumenti diagnostici personalizzati per ottenere informazioni precise in tempo reale, consentendo un'analisi tempestiva e coerente delle condizioni di allarme per una rapida diagnosi e risoluzione dei problemi. Valutare l'allineamento delle prestazioni attuali con le condizioni di guasto degli asset e identificare i singoli sensori che contribuiscono ai guasti. Utilizzate la pre-elaborazione dei sensori per individuare problemi e incongruenze, migliorando così la qualità dei dati.

Monitoraggio e confronto

Monitorare facilmente le condizioni anomale durante i periodi transitori, come gli avvii e gli arresti. Identificare e confrontare automaticamente gli eventi transitori precedenti utilizzando i dati dello storico.

Quale software AVEVA soddisfa le vostre esigenze di manutenzione predittiva?

Richiedi una demo

AVEVA PI Infrastructure

Soluzione ibrida pronta a gestire i vostri dati operativi, dall'Edge al Cloud.

Analisi dei dati e intelligenza artificiale

Contatto

AVEVA Predictive Analytics

Riducete i tempi di fermo imprevisti e migliorate l'affidabilità degli asset grazie all'analisi self-service.

Analisi dei dati e intelligenza artificiale

prev next

Evolvete la vostra strategia di analisi dei dati e AI

Ridurre le emissioni di gas serra e i costi operativi. Rispettare le severe normative ambientali e raggiungere gli obiettivi di sostenibilità. Scoprite le strategie per ridurre l'impronta di carbonio, le pratiche eco-compatibili, la tecnologia verde e il miglioramento della responsabilità sociale d'impresa (CSR). Date priorità alla sostenibilità e all'efficienza energetica.