L'intelligenza artificiale incorporata alleggerisce il servizio
Le macchine di produzione complesse sono costose e allo stesso tempo costituiscono la base del fatturato di un'azienda. Si stima che il costo di un guasto a una macchina possa arrivare a diverse centinaia di migliaia di CHF all'ora[1]. Viacheslav Gromov, fondatore e CEO di AITAD, commenta la situazione in Svizzera e spiega come l'intelligenza artificiale integrata alleggerisca il servizio e crei spazio per nuovi modelli di business innovativi.
I costruttori di macchine si affidano a una manutenzione regolare per garantire che le macchine funzionino e che la qualità e la produttività siano corrette. Tuttavia, gli intervalli di manutenzione regolari richiedono molto personale, e non è sempre facile trovare personale adeguatamente qualificato. Inoltre, non tutte le visite di manutenzione sono necessarie: se la macchina funziona senza problemi, la visita del tecnico dell'assistenza è stata sostanzialmente una perdita di tempo.
Riduzione degli intervalli di manutenzione
In passato, gli intervalli di manutenzione regolari erano indispensabili, ma non garantivano che una macchina non si bloccasse improvvisamente. Anche per il personale altamente qualificato, non tutti i guasti imminenti erano riconoscibili.
È qui che entra in gioco l'intelligenza artificiale. Con l'aiuto di sensori, le macchine possono essere monitorate continuamente (manutenzione predittiva). Questo genera grandi quantità di dati che possono rivelare molto sullo stato di salute della macchina o anche dei singoli componenti. Se i dati provenienti dai sensori vengono ora valutati da un'intelligenza artificiale, è possibile prevedere con largo anticipo eventuali guasti. Ciò significa una situazione vantaggiosa sia per il produttore che per l'utente: i guasti non pianificati non si verificano più nonostante la riduzione degli intervalli di manutenzione.
Tuttavia, la maggior parte delle soluzioni di IA attualmente sul mercato richiede una grande capacità di calcolo e si basa su un'infrastruttura di rete costosa e potente. I dati dei sensori vengono trasmessi attraverso la rete, valutati su server centrali o nel cloud e poi il risultato viene inviato indietro. Questo non solo costa tempo, ma solleva anche la questione della sicurezza dei dati. Naturalmente è comprensibile l'interesse del produttore ad accedere a questi dati, ma resta da vedere se i clienti che utilizzano le macchine vogliono che i dati di processo potenzialmente sensibili vengano trasmessi via Internet.
Le soluzioni di IA non devono essere necessariamente complesse e costose
Grazie a sensori moderni e poco costosi, oggi è possibile raccogliere dati nell'ordine dei gigacampioni. Con questa quantità di dati - si parla rapidamente di un volume di diversi terabyte, soprattutto se si devono valutare i dati di più macchine - una trasmissione in rete è difficilmente possibile, anche con un cablaggio diretto in fibra ottica. Pertanto, non solo è più intelligente, ma anche molto più conveniente effettuare la valutazione dei dati direttamente in loco, sulla macchina.
Tuttavia, questo tipo di monitoraggio locale è possibile solo da pochi anni. La crescente capacità di calcolo anche dei semiconduttori più piccoli consente di alloggiare il sensore e l'IA direttamente su una piccola scheda elettronica adattata al luogo di installazione. Il sensore non invia più i suoi dati attraverso la rete, ma direttamente all'IA sulla stessa scheda. L'IA "guarda" ogni singolo frammento di dati nella RAM, lo valuta e poi scarta i dati grezzi del sensore. Solo i risultati della valutazione vengono trasmessi, nel caso più semplice da una spia sul dispositivo che si illumina di rosso in caso di errore. In alternativa, il servizio di assistenza viene informato direttamente che un componente o l'intera unità avrà un guasto entro un certo periodo di tempo. Il servizio di assistenza può così ordinare i pezzi di ricambio necessari e pianificare con il cliente una data di manutenzione che non interferisca con la produzione.
Tali sistemi di IA locali sono chiamati "IA incorporata". A causa delle limitazioni delle risorse del sistema, questi sistemi sono relativamente poco costosi senza perdere in robustezza. Non comportano costi di follow-up come nel caso di un'infrastruttura di rete e sono anche in grado di operare in tempo reale, il che significa che possono essere utilizzati anche in ambienti critici per la sicurezza.
Quali sono le possibili applicazioni dell'intelligenza artificiale incorporata?
Anche se le possibili applicazioni dell'intelligenza artificiale incorporata sono pressoché illimitate, in questa sede verrà presentata una (piccola) selezione di potenziali casi d'uso:
- Nei motori, gli alberi di trasmissione possono essere monitorati con l'aiuto di sensori a ultrasuoni. Se nell'immagine a ultrasuoni si verificano anomalie che indicano un possibile guasto, queste vengono rilevate dall'IA.
- Anche le pompe e i tubi flessibili possono essere monitorati con l'intelligenza artificiale, che permette di capire tempestivamente se un tubo sta per rompersi, ad esempio. L'intelligenza artificiale può anche rilevare se, ad esempio, nel tubo scorre il detergente originale o un suo sostituto.
- Gli assi e gli ammortizzatori possono essere monitorati, ad esempio, mediante sensori di pressione, di vibrazione o persino di suono.
- L'usura dei nastri trasportatori può essere rilevata precocemente con la spettrografia
- Monitoraggio dei principali componenti guasti e delle parti soggette a usura nelle macchine.
- Monitoraggio dei sistemi di raffreddamento e degli elementi di riscaldamento
Garanzia di fallimento nonostante la riduzione dell'assistenza e vantaggi per il produttore e il cliente
Per quanto riguarda l'assistenza, la manutenzione predittiva consente di ridurre gli intervalli di manutenzione e di evitare visite "inutili", nonché di rendere molto più flessibile la pianificazione degli interventi di manutenzione. I produttori di macchine possono garantire un'elevata affidabilità con un numero inferiore di personale di assistenza.
Queste nuove possibilità di manutenzione predittiva aprono "incidentalmente" un ulteriore potenziale per il costruttore di macchine. Oltre alla riduzione dell'assistenza, non è solo possibile garantire l'affidabilità; questo scenario si presta anche all'apertura di un nuovo modello di business: noleggiare le macchine invece di venderle. L'interesse per l'obsolescenza diminuisce perché la maggiore durata possibile diventa un vantaggio di mercato per il costruttore. Ciò comporta vantaggi anche per il cliente: l'acquisto della macchina non diventa un grande investimento una tantum e grava meno sulla liquidità.
Soprattutto in tempi di carenza di personale e di sforzi per la sostenibilità, i costruttori di macchine possono prendere più piccioni con una fava con l'IA integrata e costruire un'altra USP. In questo modo, diventano partner affidabili a lungo termine e allo stesso tempo si distinguono dai prodotti di massa, ad esempio quelli asiatici.
Autore:
Viacheslav Gromov è fondatore e amministratore delegato di AITAD. L'azienda sviluppa intelligenza artificiale legata all'elettronica (embedded AI) che esegue compiti definiti localmente in dispositivi e macchine in tempo reale. È autore di numerosi articoli e di vari libri di testo nel campo dei semiconduttori.
