Intelligenza artificiale per sistemi di aria compressa sostenibili

I termini “intelligenza artificiale” e “sostenibilità” sono entrati a far parte del nostro gergo quotidiano e possono essere facilmente notati nelle pubblicità, sul materiale di imballaggio, sull’abbigliamento e su molti altri prodotti e servizi di consumo.

Tuttavia, cosa significa realmente implementare tecniche intelligenti per ottenere un funzionamento più sostenibile nell’industria manifatturiera?

È qui che entra in gioco il progetto Air Save, che mira a sviluppare un sistema intelligente per migliorare la sostenibilità dei sistemi di aria compressa. Tutti noi abbiamo avuto a che fare con l’aria compressa nella nostra vita, ad esempio quando si gonfiano palloni e ruote di veicoli, o quando si utilizzano applicazioni di spruzzatura. Nell’industria manifatturiera, l’uso dell’aria compressa è molto diffuso, poiché viene utilizzata per alimentare molti dispositivi diversi, come i sistemi di automazione. Tuttavia, essi tendono a soffrire di numerosi guasti.

Il sibilo di un tubo o di un raccordo dell’aria danneggiato è purtroppo molto familiare.

Ciò comporta uno spreco di energia per generare più aria compressa per far fronte ai collegamenti allentati, alle perdite e alle cadute di pressione, tra le altre cose. Il problema delle perdite d’aria è che, a differenza delle perdite d’acqua, possono essere facilmente ignorate. Il progetto Air Save mira a risolvere questo problema, concentrandosi in particolare sull’utilizzo finale di tali sistemi, come la rete di distribuzione dell’aria e gli attuatori finali. Un tipico ambiente di produzione è costituito da un numero illimitato di utilizzi finali all’interno di macchine, postazioni di lavoro e altri processi.

Air Save si avvale di un sistema di Industrial Internet of Things, automatizzando così il monitoraggio delle prestazioni sia dal punto di vista ambientale che finanziario. In questo modo i dati (come la pressione, la portata e il tempo di ciclo del sistema) vengono continuamente raccolti, gestiti e analizzati in tempo reale da strumenti intelligenti.

Ogni minuto vengono raccolti migliaia di punti di dati, il che rende molto complessa l’analisi. La mente umana non è in grado di comprendere tali grandi quantità di dati in un breve periodo di tempo, di dedurre relazioni o di identificare i cambiamenti che si verificano rispetto ai set point e ai parametri richiesti.

In questo caso, gli algoritmi di Machine Learning sono in grado di identificare e classificare le perdite, a partire dalle relazioni complesse estratte in modo intelligente dai parametri di produzione tipici. Con l’uso di tecniche di elaborazione dei dati, come i metodi statistici, il set di dati elaborati può essere inviato alla tecnica di intelligenza artificiale selezionata per l’analisi intelligente richiesta. Finora, Air Save ha implementato metodi di classificazione, in cui gli scenari di guasto vengono distinti attraverso la classificazione e la categorizzazione automatizzate.

Oltre ad automatizzare la ricerca dei guasti, Air Save ha anche sviluppato un modo innovativo per automatizzare e controllare il comportamento del sistema in caso di guasto. Air Save utilizza un algoritmo intelligente, in questo caso la swarm intelligence, per cercare e fornire la soluzione di controllo ideale per mitigare gli effetti dei guasti mantenendo la produttività della produzione. Con le apparecchiature di controllo corrette, è possibile ottenere la completa automazione per l’implementazione di tale azione di controllo.

Air Save persegue attivamente l’uso dell’Intelligenza Artificiale e dei pilastri sostenibili per andare di pari passo. I metodi intelligenti rilevano e identificano i guasti in tempo reale, producendo la necessaria azione di manutenzione immediata per mitigare gli effetti di tali guasti. Anche l’aspetto finanziario viene preso in considerazione durante il controllo automatico del sistema difettoso, in modo da mantenere la produttività vicina ai requisiti dell’utente. Inoltre, le tecniche intelligenti riducono il carico della ricerca manuale dei guasti, che di solito viene effettuata utilizzando strumenti a ultrasuoni o altri approcci tradizionali e macchinosi. Il sistema AIR SAVE proposto, che viene sviluppato e testato in scenari produttivi reali, non solo fornisce un approccio migliore alla manutenzione, ma espande anche i benefici sostenibili nell’industria manifatturiera.

L’invenzione Air Save è stata depositata presso l’Ufficio britannico per la proprietà intellettuale ed è attualmente in attesa di brevetto.