Tecnologie intelligenti per la manutenzione predittiva

La sempre maggiore consapevolezza del valore dei dati e l’evoluzione di algoritmi di Intelligenza Artificiale hanno posto le basi per le nuove frontiere della “manutenzione predittiva”, sviluppata secondo funzioni che analizzano i dati storici e ricavano lo stato operativo reale della macchina. L’implementazione di tecnologie rivolte alla manutenzione predittiva prevede sempre di più l’utilizzo di soluzioni e tecnologie “intelligenti”: per questo motivo Mitsubishi Electric ha introdotto il brand MAISART, che racchiude in sé le ultime evoluzioni della ricerca su Big Data Analysis, Deep Learning e Reinforcement Learning. Gli algoritmi sviluppati in Giappone sono poi stati integrati sulle differenti famiglie di prodotto, abilitando funzioni di monitoraggio e diagnostica in tempo reale.
Per i robot della famiglia MELFA FR l’innovazione è rappresentata da una scheda opzionale “MELFA Safe Plus” che, sulla base dei dati storici, permette di ricavare una forma d’onda caratterista ed estrapolare un modello dinamico per monitorare il grado di usura dei componenti e identificare in anticipo potenziali guasti.
La manutenzione predittiva è supportata anche dalla famiglia di servosistemi MELSERVO MR-J5, stimando gli attriti e le vibrazioni dei componenti ad azionamento meccanico. Inoltre, grazie a moduli e funzioSPECIALE MANUTENZIONE 4.0 ni dedicate, è possibile implementare funzioni di manutenzione “correttiva” per minimizzare i tempi di reazione a un potenziale guasto.
Le nuove funzioni di diagnostica basate su IA permettono invece agli inverter della famiglia FR-E800 di analizzare le cause di fermo e identificare i segni dei danni causati da gas corrosivi, riducendo al minimo il Down Time dell’intero sistema.
Infine, l’esplorazione di tutte le dimensioni del livello Edge Computing è affidata al nuovo computer industriale MELIPC, che rappresenta l’interconnessione perfetta tra livello shopfloor e sistemi IT, garantendo funzioni di analisi e gestione dei dati di produzione in tempo reale.