Manutenzione predittiva: approccio IoT, cloud computing e apprendimento automatico

Il titolo di questa storia è il titolo della mia tesi di laurea!
Così ho iniziato una serie di storie per condividere le mie esperienze attraverso questa tesi. e scriverò le mie attività quotidiane da zero fino alla fase finale della mia tesi.

Generalmente, in questo progetto, userò le capacità dell’ingegneria informatica per potenziare le industrie pesanti nell’aspetto della manutenzione delle loro risorse.

Ci sono alcune industrie, giusto? come petrolio, gas, ferro, acciaio, cibo ecc.
In ogni settore, ci sono molti beni (chiamati macchinari) come tubi, motori, pompe, ventilatori ecc.

Ognuna di queste risorse necessita di manutenzione, alcune sono normali e periodicamente come il cambio dell’olio per un motore o la pulizia all’interno di una tubazione dell’olio, mentre altre non sono periodiche o normali, ad esempio quando un motore smette di funzionare a causa del cambio in tensione o quando un tubo si rompe a causa di un incidente. Quindi hanno bisogno di manutenzione!

Tra tutti i beni delle industrie, alcuni sono molto più importanti e sono considerati la sofferenza di un settore. Ovviamente i tubi non fanno male, quindi quali sono? I motori, i rotori, le pompe sono! Questo tipo di risorse che di solito contengono una parte rotante sono molto importanti nel settore e sono chiamate macchine rotanti . Devono essere mantenuti con molta attenzione poiché la produttività del settore si basa su queste macchine e sono complicate.

Quindi, ogni settore presta molta attenzione a queste macchine. Tutte le industrie hanno un “programma di manutenzione” . Questo programma può essere super semplice o complicato, più complicato, più preciso. In uno scenario semplice, gli operatori all’interno di un settore monitorano le macchine e registrano alcuni rapporti leggendo gli indicatori, misurando la temperatura o le vibrazioni delle macchine e migliaia di altri modi, quindi valutano i rapporti utilizzando il software e le loro menti ed esperienza per verificare se la macchina funziona correttamente o se sta per rompersi e, in caso affermativo, lo segnalano prima che accada qualcosa di brutto.

Quindi, il mio progetto aiuterà questo processo di manutenzione utilizzando le capacità dell’ingegneria informatica in questo modo:
* Utilizzo dei sensori IoT anziché degli operatori per raccogliere dati dalle macchine
* Utilizzo del cloud per ricevere, raccogliere, elaborare e visualizzare i dati provenienti dai sensori
* Utilizzo dell’apprendimento automatico per consentire al computer di rilevare e classificare i guasti delle macchine anziché degli operatori.

Tuttavia, ciascuna delle tecnologie che userò per potenziare la manutenzione nei settori può essere di grande aiuto, combinandole si sposterebbe la manutenzione alla generazione successiva.

Ora che sai cosa farò, mi tufferò nei dettagli nelle prossime storie.