Il sistema sente quando le macchine si surriscaldano

Un nuovo Sistema di monitoraggio AI dai ricercatori del Università di Tecnologia di Kaunas (KTU)  dalla Lituania analizza le emissioni sonore, come facevano un tempo gli operatori delle macchine, per individuare precocemente i danni incipienti. Gli esperti stimano che i guasti imprevisti alle macchine costino all'industria mondiale circa mille miliardi di dollari ogni anno.

Costosi tempi di fermo macchina

"Poiché i dati sonori sono facili da raccogliere grazie ai costi di installazione dei microfoni relativamente bassi per gli impianti esistenti, i metodi basati sui dati sonori sono di grande interesse", spiega Rytis Maskelinas, informatico del KTU. Nelle fabbriche molto rumorose, tuttavia, le emissioni sonore delle macchine sono sovrapposte a rumori estranei, il che porta spesso a interpretazioni errate. Viene indicato un danno che non esiste. Il risultato è un costoso fermo macchina.

Maskelinas e i suoi colleghi utilizzano un metodo di rilevamento dei danni basato su dati sonori reali provenienti da macchine industriali perfettamente funzionanti. L'algoritmo sviluppato dai ricercatori lituani confronta questo dato con le emissioni sonore della macchina su cui si vogliono rilevare i guasti. In un processo di addestramento, il software impara, per così dire, a concentrarsi solo sui suoni della "sua" macchina e a bloccare gli altri rumori.

Attività di sensibilizzazione nei paesi più poveri

Le macchine moderne sono dotate di tutti i tipi di sensori che assicurano un rilevamento precoce e affidabile dei danni. Ma ci sono ancora innumerevoli macchine, soprattutto nei Paesi meno sviluppati, che non sono così ben equipaggiate. Maskelinas ha sviluppato il sistema per loro. L'autore si è basato su un'ampia serie di dati relativi ai suoni emessi da quattro dispositivi tecnici. Il piano prevede di ampliare questo set di dati per includere altri sistemi.

(pressetex.com)