Sintesi del progetto
Il progetto nasce dall’esigenza di migliorare la manutenzione predittiva negli impianti industriali, un ambito in cui la complessità delle apparecchiature e la quantità di dati generati rendono difficile individuare tempestivamente segnali di degrado o anomalie. L’obiettivo è sfruttare tecniche avanzate di intelligenza artificiale per prevedere guasti e ottimizzare la continuità operativa, riducendo costi e inefficienze.
Obiettivi
L’obiettivo principale del progetto è identificare e testare algoritmi di Deep Learning in grado di offrire un approccio predittivo efficace per la manutenzione industriale. PMIP mira a costruire modelli che possano essere integrati nei workflow aziendali, adattandosi a impianti e configurazioni diverse. In parallelo, si punta anche a confrontare le prestazioni dei nuovi modelli con gli strumenti attualmente in uso, e alla fornitura di indicazioni utili alla programmazione della manutenzione.
Problemi e necessità
La manutenzione tradizionale può essere inefficiente e costosa. Le aziende richiedono strumenti capaci di identificare segnali precoci di malfunzionamento per ridurre fermate impreviste e aumentare l’efficienza operativa.
Soluzioni sviluppate
Sono stati valutati algoritmi di Deep Learning addestrati su grandi quantità di dati, sfruttando risorse HPC per accelerare il training. Le tecniche esplorate consentono di affinare le previsioni e di sostituire gli strumenti attualmente in produzione con modelli più accurati. Il training dei modelli è stato effettuato su infrastrutture HPC, indispensabili per gestire dataset molto ampi e reti neurali complesse. La collaborazione tra università e industria ha rappresentato un fattore chiave per condividere competenze e accelerare i tempi di sviluppo.
Impatti
L’introduzione di soluzioni predittive consente di aumentare l’efficienza operativa degli impianti, ridurre i costi legati a manutenzioni non programmate e migliorare la continuità dei servizi. Inoltre, un uso più razionale delle risorse contribuisce a una gestione più sostenibile dei processi industriali.
Settori di applicazione
Le soluzioni potranno essere integrate nei processi operativi degli impianti, rendendo la manutenzione predittiva una pratica quotidiana. Il metodo sviluppato, pur essendo pensato per sistemi industriali complessi, è replicabile in altri settori che necessitano di analisi predittive basate su grandi quantità di dati. La ricerca proseguirà internamente per evolvere ulteriormente i modelli e portarli in produzione.
