Potenziare l'efficienza e la sicurezza dei processi: un quadro integrato per il monitoraggio delle condizioni e l'identificazione avanzata dei modelli di controllo dei processi

Abstract

La Quarta Rivoluzione Industriale sta spingendo le industrie verso livelli di modernizzazione senza precedenti attraverso l'integrazione di avanzamenti tecnologici all'avanguardia. Questi avanzamenti permettono alle industrie di sfruttare il potere di diverse fonti di informazione, facilitando la raccolta e l'interpretazione dei dati in tempo reale. In questo contesto, lo studio attuale mira a migliorare il servizio di Condition Monitoring per dispositivi di misurazione fornito da un'organizzazione industriale, specificamente ABB. Questo servizio è strumentale nel monitorare lo stato di salute degli analizzatori di campo e nel generare rapporti mensili per i clienti e il personale.

L'obiettivo principale di questa ricerca è valutare e dimostrare la fattibilità di migliorare il servizio di Condition Monitoring esistente sfruttando tecniche di Data Analytics, Strategic Thinking e Machine Learning. Lo studio esplora il potenziale di queste tecniche per far evolvere il servizio da un approccio reattivo a uno predittivo. Questo implica non solo il monitoraggio dello stato di salute dei processi e degli strumenti industriali, ma anche la verifica dello stato di salute dei sensori che monitorano questi processi.

The Fourth Industrial Revolution is propelling industries toward unprecedented levels of modernization by integrating cutting-edge technological advancements. These advancements enable industries to use the power of different information sources, facilitating the real-time gathering and interpretation of data. In this context, the current study aims to enhance the Condition Monitoring service for measurement devices provided by an industrial organization, specifically ABB. This service is instrumental in tracking the health of field analyzers and generating monthly reports for customers and personnel.

The primary objective of this research is to evaluate and demonstrate the feasibility of improving the existing Condition Monitoring service by leveraging Data Analytics, Strategic Thinking, and Machine Learning techniques. The study explores the potential of these techniques to transition the service from a reactive to a predictive maintenance approach. This involves not only monitoring the health of the processes and industrial instruments but also verifying the health of the sensors that monitor these processes.