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Intelligenza artificiale e manutenzione predittiva
Intelligenza artificiale al servizio della manutenzione predittiva
Giulia De Poli - Datrix Group
Sommario
Manutenzione predittiva o "L'arte di prevedere i guasti ed evitare problemi"
Cosa sono Intelligenza artificiale (AI), di Machine Learning (ML) e Deep Learning (DL)?
Case study manutenzione sistema HVAC
Il problema
Quando un componente si rompe può provocare danni o downtime: è fondamentale poter anticipare se e quando succederà.
Posso raccogliere e analizzare molti dati storici e in tempo reale, ma stabilire relazioni e trarre conclusioni in un sistema complesso non è affatto facile... ma l'intelligenza artificiale può aiutarci.
Ho sempre sentito parlare di Intelligenza artificiale (AI), di Machine Learning (ML) e Deep Learning (DL) , ma cosa sono?
L'intelligenza artificiale (AI) sfrutta i computer per imitare le capacità di risoluzione dei problemi e decisionali della mente umana.
Machine Learning (ML) e Deep Learning (DL) sono sotto-branche dell'AI
Con Machine Learning si intende la capacità di una macchina di imparare senza essere programmata esplicitamente. I modelli di ML imparano le caratteristiche di un processo da dati storici, permettendo di descriverlo e prevederne le evoluzioni.
Il Deep Learning è uno degli approcci di apprendimento automatico basato sulle reti neurali che hanno preso inizialmente spunto dalla struttura del cervello.
Cosa può fare per me l'AI?
- Forecast: learn expected behaviour from past data
- Anomaly detection: identify new data that differ from expected behaviour
Case study manutenzione sistema HVAC
Problema: Gestire la manutenzione di un sistema HVAC per evitare eventuali guasti e malfunzionamenti
Sono a disposizione dati storici di consumi e sensoristica associata.
Obiettivo: identificare azioni e tempistiche di manutenzione preventiva sul sistema HVAC
La presentazione prosegue con la descrizione dei dati da raccogliere, analisi per selezionare i dati corretti e utilizzo AI.
Quando un componente si rompe può provocare danni o downtime: è fondamentale poter anticipare se e quando succederà.
Posso raccogliere e analizzare molti dati storici e in tempo reale, ma stabilire relazioni e trarre conclusioni in un sistema complesso non è affatto facile... ma l'intelligenza artificiale può aiutarci.
Ho sempre sentito parlare di Intelligenza artificiale (AI), di Machine Learning (ML) e Deep Learning (DL) , ma cosa sono?
L'intelligenza artificiale (AI) sfrutta i computer per imitare le capacità di risoluzione dei problemi e decisionali della mente umana.
Machine Learning (ML) e Deep Learning (DL) sono sotto-branche dell'AI
Con Machine Learning si intende la capacità di una macchina di imparare senza essere programmata esplicitamente. I modelli di ML imparano le caratteristiche di un processo da dati storici, permettendo di descriverlo e prevederne le evoluzioni.
Il Deep Learning è uno degli approcci di apprendimento automatico basato sulle reti neurali che hanno preso inizialmente spunto dalla struttura del cervello.
Cosa può fare per me l'AI?
- Forecast: learn expected behaviour from past data
- Anomaly detection: identify new data that differ from expected behaviour
Case study manutenzione sistema HVAC
Problema: Gestire la manutenzione di un sistema HVAC per evitare eventuali guasti e malfunzionamenti
Sono a disposizione dati storici di consumi e sensoristica associata.
Obiettivo: identificare azioni e tempistiche di manutenzione preventiva sul sistema HVAC
La presentazione prosegue con la descrizione dei dati da raccogliere, analisi per selezionare i dati corretti e utilizzo AI.
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Fonte: MCMA ottobre 2022 Condition monitoring e manutenzione preventiva 4.0
Mercati: Edilizia, Manutenzione industriale
Parole chiave: HVAC
