Automatic Failure Detection: manutenzione predittiva integrata all'AI e al Machine Learning

Piattaforme di ispezione virtuale delle infrastrutture integrate all'AI e al Machine Learning

Manutenzione predittiva

Immagini aeree e Intelligenza artificiale al servizio di una piattaforma per l'ispezione virtuale e il monitoraggio infrastrutturale, per una trasformazione digitale sostenibile.

Sviluppiamo piattaforme di ispezione virtuale delle infrastrutture integrate all'AI e al machine learning, che garantiscono le performance aziendali e la sostenibilità ambientale.

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L'Intelligenza Artificiale applicata al monitoraggio infrastrutturale

La sfida per Exprivia consiste nello sviluppo di un servizio che, partendo dall’acquisizione di immagini aeree di una qualsiasi infrastruttura monitorabile, sia in grado di analizzare lo stato di “salute” della stessa.

Si tratta, nello specifico, di processare una grande quantità di dati attraverso agenti cognitivi intelligenti, basati su tecniche di Machine Learning, Deep Learning e Computer Vision. Questi assisteranno gli addetti al monitoraggio e ispezione delle infrastrutture, dando vita a soluzioni avanzate di manutenzione predittiva che permetteranno di intercettare, programmare e organizzare secondo priorità gli interventi necessari.

La soluzione di manutenzione predittiva Exprivia in fasi

Lo sviluppo di una piattaforma di ispezione virtuale dell'infrastruttura, integrata con funzionalità di Automatic Failure Detection tramite immagini aeree, si sviluppa secondo le seguenti fasi progettuali:

  1. Acquisizione dati e storage

  2. Processamento dei dati

  3. Data labelling

  4. Machine Learning

  5. Processamento dei risultati

  6. Coinvolgimento utenti

Manutenzione predittiva e infrastrutture intelligenti: vantaggi

Oggi più che mai ci rendiamo conto della molteplicità delle ricadute positive di una trasformazione digitale nel settore infrastrutture:

  • Cambio del modello di ispezione, da quella fisica programmata e on-condition all’ispezione virtuale delle infrastrutture assistita dai modelli AI/ML;

  • Cambio del modello di manutenzione, da quella programmata alla manutenzione predittiva infrastrutturale supportata dai riscontri dei modelli di AI/ML addestrati sulle immagini aeree;

  • Visione complessiva dei failure detection sull’infrastruttura.

La creazione di infrastrutture intelligenti è anche una leva della sostenibilità ambientale, perché l'introduzione di questi processi:

  • riduce gli spostamenti dei tecnici, limitando l’emissione della CO2;

  • aumenta la capacità di identificare problemi e aiuta a programmare la manutenzione delle infrastrutture, ottimizzando gli sprechi delle risorse.

Principali ambiti del servizio di Automatic Failure Detection

  • Machine learning (ML), tramite il quale data scientist e sviluppatori possono creare, addestrare e distribuire modelli di machine learning in modo rapido e sicuro, in un ambiente ospitato pronto per la produzione.

  • Utilizzo di funzionalità human-in-the-loop, che consentono di sfruttare la potenza del feedback umano durante tutto il ciclo di vita del ML per migliorare l'accuratezza e la pertinenza dei modelli. Tramite questa funzione è possibile completare una serie di attività umane, dalla generazione e annotazione dei dati alla revisione alla personalizzazione e valutazione del modello.

  • Integrazione e customizzazione del sistema informativo geografico (GIS), usato per la creazione e l'uso di mappe, compilazione di dati geografici, analisi di mappe, condivisione e gestione delle informazioni geografiche in una base di dati.

  • Sviluppi custom in Python da impiegare nella data science e nel machine learning.



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