Tecniche di Data Mining e Big Data per una manutenzione predittiva degli impianti

Il trattamento di grandi moli di dati prodotti dai sistemi di sensoristica applicati agli impianti produttivi risulta un’attività complessa a causa non solo del volume dei dati in gioco ma anche della loro varietà, della velocità con cui variano, della loro veracità. Si tratta di attività di analisi che stanno guadagnando sempre maggiore attenzione in ambienti industriali evoluti e strutturati, spesso in relazione al termine “Big Data”.

Le aziende manifatturiere posseggono un grande patrimonio informativo, derivante dagli interventi di manutenzione, dai sistemi di sensoristica applicati alle macchine, che incrociati con altri dati esogeni all’azienda possono fornire utili indicazioni per migliorare il servizio stesso di manutenzione in termini di riduzione dei costi e dei disagi per i clienti.

L’incontro proposto intende indagare le possibilità offerte da tecniche di Data Mining e Big Data applicate ai dati integrati provenienti da più fonti interne ed esterne all’azienda per una manutenzione degli impianti che sia più reattiva e predittiva.
Visto che per molte aziende quello dei Big Data è ancora solo un tema di prospettiva, in questa fase può essere molto interessante capire:

• Quali dati vengono raccolti (fonte, struttura, tipologia)
• Come vengono raccolti
• Come vengono gestiti (salvati, filtrati, archiviati)
• Come (e dove) vengono elaborati e analizzati
• Cosa è possibile ottenere da una gestione e analisi sistematica di dati eterogenei