La manutenzione predittiva dei sistemi di produzione intelligenti

I progressi nel cloud computing ridefiniscono l’industria manifatturiera in un modello di business efficiente in termini di costi, orientato ai servizi e altamente distribuito. Tuttavia, ciò pone anche nuove sfide come affidabilità, disponibilità, adattabilità e sicurezza sulle macchine e processi.

Questo articolo tratta l’adozione del cloud per la manutenzione predittiva basata sull’agente mobile per l’acquisizione, condivisione e utilizzo tempestivo delle informazioni per il miglioramento della precisione e affidabilità nella diagnosi dei guasti, nella previsione della vita utile residua e nella pianificazione della manutenzione. Nell’ambito di questo nuovo paradigma, viene concepito un nodo di rilevamento e calcolo cloud a basso costo utilizzando sistemi operativi integrati leggeri, come ad esempio, Linux, e librerie open source quali strumenti per gli agenti mobili. La condivisione e l’interazione delle informazioni vengono ottenute dall’agente mobile per distribuire gli algoritmi di analisi al nodo di rilevamento e calcolo cloud per elaborare localmente i dati e condividere in rete i risultati dell’analisi. Rispetto al sistema client-server comunemente utilizzato, l’approccio dell’agente mobile migliora la flessibilità e l’adattabilità del sistema, riduce la trasmissione di dati grezzi e risponde istantaneamente ai cambiamenti dinamici delle operazioni e delle attività.

Introduzione alla manutenzione predittiva

L’emergere del cloud computing ha creato nuove opportunità all’industria manifatturiera, che sta attraversando un’importante trasformazione denominata “produzione in cloud”. La produzione in cloud è un modello di produzione proposto di recente con caratteristiche on-demand orientato al servizio, incentrato sul cliente, scalabile in modo dinamico e riconfigurabile e distributivo. In genere, tali benefici dipendono dal funzionamento senza problemi dei vari elementi della macchina produttiva.

Negli ultimi decenni, un grande impegno nel settore della ricerca è stato intrapreso per sviluppare strategie manutentive, come la manutenzione in caso di guasto, la manutenzione preventiva e la manutenzione basata sulle condizioni, inclusi modelli e algoritmi adottati nella produzione. Con il rapido sviluppo della scienza predittiva, viene introdotta la prognosi come strumento prezioso per prevedere la durata residua dei macchinari e degli strumenti di lavorazione. Ciò conduce a una strategia di manutenzione più efficiente come la manutenzione predittiva. Implica il monitoraggio delle condizioni, la diagnosi dei guasti, la previsione della vita utile residua e i piani di manutenzione, fornendo così una base di informazioni scientifiche e tecnologiche per il processo decisionale.

Nella manutenzione predittiva, tutte le misurazioni delle condizioni vengono solitamente raccolte e trasmesse a un sistema centralizzato, ossia, le misurazioni vengono elaborate in un server centrale basato su modelli e algoritmi per la diagnosi del guasto, prognosi e pianificazione della manutenzione. In Figura 1 viene riportato lo schema di un sistema di analisi dati predittivo.

Figura 1 – Struttura di un sistema analisi di dati predittivo (smartdatacollective.com)

Come parte vitale della produzione, il cloud è una tecnologia orientata ai servizi di nuova generazione per supportare le imprese nell’implementazione e gestione di servizi della manutenzione predittiva, tra cui il monitoraggio delle condizioni dei macchinari, la raccolta dei dati di analisi e diagnosi, prognosi e pianificazione della manutenzione su Internet.

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Adottando le tecniche cloud si trae sicuramente vantaggio dalla capacità di condividere dati e conoscenze su macchine e processi tra diverse applicazioni, in modo trasparente e collaborativo.

È significativo e di grande interesse da sviluppare la manutenzione predittiva basata su cloud a livello di controllo e dell’esecuzione della macchina per migliorare l’affidabilità, la disponibilità e la sicurezza della produzione cloud.

La ricerca sula manutenzione predittiva basata sul cloud è ancora agli inizi. Un certo numero di sfide della ricerca rimangono aperte, tra cui la fornitura di servizi automatizzati, in quanto è stato a lungo un problema allocare risorse dal cloud per soddisfare il proprio servizio riducendo i costi operativi; poi, riguardo la gestione dell’energia, è diventato un problema serio progettare sistemi efficienti dal punto di vista energetico; un’altra sfida della ricerca è la gestione e analisi del traffico di dati, ovvero come gestire i dati cloud e ridurre il traffico dati sul cloud è un problema rilevante; nelle tecnologie di archiviazione e gestione dei dati, i framework software possono introdurre problemi con i file system e applicazioni legacy a causa dell’interfaccia e della struttura di archiviazione non standardizzate; anche nelle nuove architetture cloud, i data center di grandi dimensioni presentano i limiti dell’elevata spesa energetica e degli elevati investimenti iniziali per la costruzione dei data center. L’implementazione di piccoli data center, soprattutto di centri cloud mobili, è anch’essa una importante sfida.

Per affrontare queste sfide, si prospetta la possibilità di un nuovo approccio alla manutenzione predittiva del cloud basato sulla tecnologia degli agenti mobili.

La tecnologia degli agenti mobili

L’agente mobile, emergente dal campo dell’intelligenza artificiale distribuita, è caratterizzato dall’esecuzione distributiva dei compiti in parallelo sulla base di entità autonome denominate “agenti”. La tecnologia basata su agenti è stata applicata in aree diverse, come l’e-business, i trasporti, il controllo dei processi, le telecomunicazioni, l’assistenza sanitaria, l’industria dei semiconduttori, la gestione del flusso di lavoro, l’instradamento e la pianificazione delle risorse. L’agente mobile è un programma software con mobilità, il che significa che è in grado di migrare attraverso la rete. In Figura 2 l’architettura di un sistema di manutenzione predittiva da remoto.

Figura 2 – Architettura di un sistema di manutenzione predittiva da remoto (semanticscholar.org)

Gli agenti si organizzano in una struttura caratterizzata dall’autonomia e dalla cooperazione di alto livello. La scalabilità del sistema consente di modificare facilmente le funzionalità di alcuni agenti o aggiungere nuovi agenti e adattare le modifiche del sistema. Pertanto, le proprietà importanti di un agente mobile sono: l’autonomia, l’intelligenza, la riconfigurabilità dell’adattamento e la cooperazione; quindi l’agente mobile è molto adatto ad integrarsi nella tecnologia del cloud computing.

La tecnologia degli agenti può migliorare significativamente il design e l’analisi dei problemi nei seguenti scenari:

• il dominio dell’applicazione è geograficamente distribuito (fabbriche distribuite nel mondo);
• il sottosistema esiste in un ambiente dinamico riconfigurabile (le macchine devono essere riconfigurabili per eseguire diverse funzionalità);
• i sottosistemi devono interagire tra loro in modo più flessibile (comunicazione machine-to-machine nella produzione cloud per migliorare l’efficienza e la condivisione delle informazioni).

L’agente mobile ottiene una modalità di comunicazione migliore, più efficiente e flessibile in un ambiente distribuito e dinamico in continua evoluzione, rispetto al sistema client-server in cui il client deve mantenere un collegamento di comunicazione con il server (ad es. fornitore di servizi) per la trasmissione di informazioni richiedendo uno schema di risposta. Poiché non viene creato alcun collegamento di comunicazione tra i client, la comunicazione tra i client deve passare attraverso il server. Tutti i dati vengono trasmessi e archiviati nel server centrale, quindi è facile gestire i dati e controllarne la sicurezza.

Nel caso dell’agente mobile, le relazioni fisse non sono più necessrie. Ad un agente mobile che svolge compiti e funzionalità designati, le informazioni possono essere inviate da un’agenzia in rete e vagare tra le agenzie e i server. L’agente può essere eseguito su quelle agenzie e server di informazioni per completare il suo compito per conto del suo proprietario. La capacità di migrazione da un’agenzia all’altra e l’elaborazione delle funzioni in un’agenzia remota offre i potenziali vantaggi di ridotto traffico di rete e requisiti di larghezza di banda. Pertanto, gli agenti mobili offrono numerosi vantaggi rispetto ad altri modelli di elaborazione distribuita come il sistema client-server, ad esempio, gli agenti possono fornire un supporto migliore ai client, specialmente a quelli con connessione intermittente in una rete; altro esempio è la comunicazione più robusta basata su agenti. La comunicazione asincrona nel caso dell’agente mobile fornisce un trasporto dati affidabile tra l’agenzia e il server senza richiedere una comunicazione altamente affidabile. Inoltre, l’agente mobile è in grado di garantire servizi anche quando un server non è disponibile; gli agenti mobili possono anche essere dinamicamente creati durante il runtime e inviati alla rete per eseguire nuove attività con il codice aggiornato, mentre nel sistema client-server le funzioni sono tutte predefinite e sono difficili da aggiornare. Pertanto, la mobilità degli agenti fornisce alle applicazioni distribuite una flessibilità e un’adattabilità significative che sono entrambe essenziali per soddisfare i requisiti che cambiano dinamicamente in un ambiente distribuito; ancora un vantaggio, gli agenti mostrano intelligenza dall’applicazione di regole fisse alle capacità di ragionamento, pianificazione e apprendimento. In scenari volatili e dinamici, gli agenti mobili imparano ad adattare i propri comportamenti agli ambienti dinamici, acquisendo nuove conoscenze e abilità per migliorare le proprie prestazioni. Tuttavia, poiché i dati sono distribuiti in nodi remoti, ciò pone anche sfide alla gestione delle risorse e al controllo della sicurezza dei dati. Pertanto, gli agenti mobili possono fornire applicazioni distribuite con notevole flessibilità e adattabilità per il cloud di produzione in un ambiente in continua evoluzione.

Il crescente interesse per la tecnologia degli agenti porta allo sviluppo di numerosi sistemi di agenti mobili. In Figura 3 un esempio di architettura di sistema con agenti mobili.

Figura 3 – Architettura di sistema con agenti mobili (semanticscholar.org)

Conclusioni

Questo articolo ha avuto l’obiettivo di presentare un approccio ad un nuovo concetto di manutenzione predittiva nella produzione cloud basato sulla tecnologia degli agenti mobili. La tecnica emergente basato su agenti mobili consente di considerare la manutenzione predittiva come un insieme di servizi remoti invece dell’approccio centralizzato convenzionale e fornisce servizi di manutenzione distribuiti tra le imprese manifatturiere. Inoltre, l’agente mobile può implementare in modo flessibile diversi servizi, come gli algoritmi di elaborazione del segnale, adattare i cambiamenti di diverse operazioni e attività in un ambiente di produzione dinamico. Gli agenti mobili distribuiscono algoritmi di elaborazione del segnale, come ad esempio l’estrazione di funzionalità, ai nodi cloud, invece di trasmettere misurazioni grezze di rilevamento al server centrale, e possono ridurre significativamente il carico di traffico dati sulla rete, specialmente nell’era dei Big Data.

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