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Manutenzione 4.0: Machine Learning e Manutenzione predittiva. L'importanza della gestione del dato
Nicola Parolin - Know-How
La Manutenzione predittiva
Machine Learning nella Manutenzione predittiva
L'importanza del software
Diversi tipi di manutenzione:
- Manutenzione reattiva
- Manutenzione Predittiva
- Manutenzione Preventiva
. Manutenzione su Condizione
Approccio proattivo
Strategia proattiva che utilizza l'apprendimento automatico per anticipare potenziali guasti alle apparecchiature, consentendo un intervento tempestivo per prevenire i tempi di inattività e ridurre i costi di manutenzione.
Real-time Data Analysis
Monitoraggio in tempo reale di macchine e apparecchiature, utilizzando analisi avanzate e modelli di apprendimento automatico per prevedere e affrontare potenziali problemi prima che si verifichino.
I vantaggi della manutenzione predittiva
- Diminuzione dei guasti
- Mantenimento delle conformità
- Riduzione costi manutenzione
- Aumento della vita utile
- Incremento produttività
Tecniche di Machine Learning
Apprendimento non supervisionato
Il modello viene addestrato su un insieme di dati non etichettati, cioè dati in cui non è fornita una risposta corretta. L'obiettivo del modello è scoprire la struttura intrinseca nei dati, come cluster o pattern, senza la guida di etichette.
Apprendimento supervisionato
Il modello viene istruito su un insieme di dati di addestramento validati, cioè dati in cui è già nota la risposta corretta. L'obiettivo del modello è imparare a mappare gli input alle risposte desiderate, in modo che possa fare previsioni maccurate su nuovi dati.
Apprendimento per rinforzo
E' una tecnica di apprendimento automatico che punta a realizzare "agenti" autonomi in grado di scegliere azioni da compiere basandosi sul processo di tentativi ed errori. Meccanismo Premio Punizione
L'importanza del software
1) Crescita esponenziale dei dati
2) Complessità della gestione manuale
3) Integrazione di dati umani e sensoriali
4) Ruolo cruciale dei sistemi di gestione della manutenzione
5) Ottimizzazione delle operazioni
EAM vs CMMS
Continua nel PDF
- Manutenzione reattiva
- Manutenzione Predittiva
- Manutenzione Preventiva
. Manutenzione su Condizione
Approccio proattivo
Strategia proattiva che utilizza l'apprendimento automatico per anticipare potenziali guasti alle apparecchiature, consentendo un intervento tempestivo per prevenire i tempi di inattività e ridurre i costi di manutenzione.
Real-time Data Analysis
Monitoraggio in tempo reale di macchine e apparecchiature, utilizzando analisi avanzate e modelli di apprendimento automatico per prevedere e affrontare potenziali problemi prima che si verifichino.
I vantaggi della manutenzione predittiva
- Diminuzione dei guasti
- Mantenimento delle conformità
- Riduzione costi manutenzione
- Aumento della vita utile
- Incremento produttività
Tecniche di Machine Learning
Apprendimento non supervisionato
Il modello viene addestrato su un insieme di dati non etichettati, cioè dati in cui non è fornita una risposta corretta. L'obiettivo del modello è scoprire la struttura intrinseca nei dati, come cluster o pattern, senza la guida di etichette.
Apprendimento supervisionato
Il modello viene istruito su un insieme di dati di addestramento validati, cioè dati in cui è già nota la risposta corretta. L'obiettivo del modello è imparare a mappare gli input alle risposte desiderate, in modo che possa fare previsioni maccurate su nuovi dati.
Apprendimento per rinforzo
E' una tecnica di apprendimento automatico che punta a realizzare "agenti" autonomi in grado di scegliere azioni da compiere basandosi sul processo di tentativi ed errori. Meccanismo Premio Punizione
L'importanza del software
1) Crescita esponenziale dei dati
2) Complessità della gestione manuale
3) Integrazione di dati umani e sensoriali
4) Ruolo cruciale dei sistemi di gestione della manutenzione
5) Ottimizzazione delle operazioni
EAM vs CMMS
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Fonte: MCMA Bergamo aprile 2024 Soluzioni di Manutenzione predittiva e diagnostica industriale
Parole chiave: Manutenzione 4.0, Manutenzione Predittiva
