Immagina una gestione delle infrastrutture in cui i guasti e i malfunzionamenti possono essere previsti e risolti prima ancora che accadano. Un po’ come un Minority Report applicato al campo dell’ingegneria. La manutenzione predittiva, resa possibile dall’intelligenza artificiale, sta portando proprio a questo e può rappresentare un cambio di paradigma sostanziale nella gestione ingegneristica. Analizzando infiniti dati in tempo reale e identificando pattern di possibili rischi, l’AI non solo ottimizza le risorse, ma prolunga anche la vita delle infrastrutture migliorandone, al contempo, la sicurezza.

Grazie all’utilizzo di tecnologie avanzate come machine learning e sensori IoT, l’intelligenza artificiale è in grado di monitorare le condizioni di strutture complesse e prevedere quando e dove si verificheranno problemi. Niente guasti o interruzioni di servizio a un ridotto costo operativo. Utopia? In verità è già realtà applicata in molteplici aziende. Nel corso di questo articolo scopriremo come la manutenzione predittiva sta rivoluzionando il settore a una velocità sconcertante.

Come funziona la manutenzione predittiva?

In verità in maniera molto semplice, tanto quanto è efficace. La manutenzione predittiva si basa sull’analisi continua dei dati, raccolti da sensori installati su vari componenti delle infrastrutture, come ponti, strade, edifici e impianti industriali. I sensori monitorano parametri essenziali, come possono essere vibrazioni, temperatura, pressione e deformazioni. Im seguito, i dati raccolti vengono elaborati da algoritmi e machine learning per identificare modelli e segnali che precedono i guasti. Questi algoritmi sono addestrati a riconoscere variazioni significative nel comportamento dei materiali e delle strutture, permettendo di intervenire solo quando necessario. In questa maniera, le infrastrutture diventano “proattive” rispetto ai potenziali problemi: ogni variazione o anomalia registrata viene interpretata come segnale di possibili criticità future. Di conseguenza, si ottimizzano drasticamente le proprie risorse in funzione di un budget molto più contenuto, senza considerare che si può assicurare una maggiore longevità delle stesse infrastrutture con elevato anticipo.

Inoltre, non bisogna dimenticare che gli algoritmi di machine learning migliorano continuamente, affinando la loro capacità di individuare pattern di degrado o malfunzionamenti, fornendo previsioni sempre più accurate. Questa capacità di apprendimento consente all’intelligenza artificiale di adattarsi alle condizioni variabili delle infrastrutture, diventando più efficiente man mano che il sistema acquisisce nuovi dati. Si tratta di un meccanismo in continuo stato di miglioramento in maniera indipendente.

Molteplici vantaggi per un’unica competitiva tecnologia

La manutenzione predittiva presenta innumerevoli vantaggi: il primo fra tutti è la possibilità di aumentare la sicurezza dell’infrastruttura presa in esame. Si pensi semplicemente al fatto che prevedere un problema strutturale consente di programmare la manutenzione in momenti “opportuni”, come possono essere quegli orari che non interferiscono con il traffico o con le operazioni aziendali. In questo modo si riduce al minimo il rischio di incidenti e si garantisce la continuità dei servizi, senza creare spiacevoli disagi al pubblico.

Un altro vantaggio di notevole considerazione è la riduzione dei costi rispetto alla manutenzione reattiva. Quest’ultima, infatti, avviene solo dopo il verificarsi di un guasto e, per questo motivo, richiede spesso spese parecchio elevate, dovute all’urgenza degli interventi e ai danni che il problema può aver generato nel frattempo. Con la manutenzione predittiva, invece, si può pianificare un intervento anticipatamente, minimizzando i costi poiché non c’è una reale urgenza e le risorse possono organizzate in maniera più efficiente e oculata.

Tante opportunità, ma con qualche svantaggio iniziale da superare

Per implementare un sistema di manutenzione predittiva, si deve innanzitutto partire da un’infrastruttura tecnologica adeguata. È fondamentale l’installazione di sensori intelligenti per garantire il monitoraggio continuo, i quali devono essere selezionati in base ai tipi di infrastrutture e ai parametri specifici da monitorare. Ad esempio, in un ponte potrebbe essere necessario monitorare vibrazioni e corrosione, mentre in un impianto idrico è più importante rilevare eventuali perdite. In ogni progetto bisogna, prima di tutto, stabilire la tipologia di sensore da adottare.

Una volta installati i sensori, l’azienda deve dotarsi di un sistema per la raccolta, archiviazione e analisi dei dati, il quale deve essere scalabile e sicuro. I dati provenienti dai sensori sono molto più voluminosi rispetto a quelli a cui siamo abituati e richiedono perciò un’infrastruttura informatica solida. Senza dubbio l’utilizzo di cloud computing per l’archiviazione e la gestione in tempo reale è fortemente consigliato, se non addirittura necessario a seconda del progetto.

La formazione come elemento imprescindibile della manutenzione predittiva

Oltre alla tecnologia, non bisogna dimenticarsi dell’elemento umano, che deve supervisionare il lavoro dell’AI: la formazione del personale è indispensabile e non si può venirne meno. I responsabili devono essere in grado di gestire e interpretare correttamente i dati analizzati dall’intelligenza artificiale, per poterli utilizzare con un senso logico ben preciso. Gli ingegneri devono anche essere in grado di lavorare con gli algoritmi e machine learning per comprendere le previsioni e applicarle concretamente nella pianificazione della manutenzione. Altrimenti tutti gli sforzi e i dati ottenuti con l’AI sono praticamente inutilizzabili.

L’applicazione dell’intelligenza artificiale con la manutenzione predittiva rappresenta certamente una svolta epocale per l’ingegneria e l’architettura delle infrastrutture, ma non bisogna dimenticare che dietro ogni grande tecnologia ci deve sempre essere lo sforzo umano. La tecnologia può aiutarci a sveltire il lavoro prettamente manuale, a fornirci nuovi dati con maggiore velocità o darci maggiori informazioni di quelle che avremmo normalmente. Ma senza un essere umano che riconosce le opportunità offerte dai dati per ciò che sono, l’intelligenza artificiale perde tutti i grandi vantaggi che ci ha così generosamente regalato.

Fonti immagini: Made CC, Agenda Digitale, Anac Italia Servizi