Prognostici e raccomandazioni (L5-L6)
Stima della vita utile residua, trigger di manutenzione e raccomandazioni generate dall'IA.
Cosa sono i prognostici
I prognostici corrispondono ai livelli L5 (Prognostics) e L6 (Advisory) di ISO 13374. Utilizzano dati storici di salute per stimare quando un'apparecchiatura richiedera manutenzione e generano raccomandazioni azionabili con l'intelligenza artificiale.
Vita utile residua (RUL)
Il RUL (Remaining Useful Life) stima quanti giorni restano a un asset prima di raggiungere uno stato critico, basandosi sulla tendenza storica dell'AHI.
Calcolo
RUL = (AHI_attuale - soglia_critica) / tasso_degradoDove:
- AHI_attuale — Punteggio di salute attuale dell'asset.
- soglia_critica — Punteggio AHI considerato critico (default: 20).
- tasso_degrado — Media dei punti AHI persi al giorno.
Esempio
{
"rul": {
"current_ahi": 65,
"critical_threshold": 20,
"degradation_rate": 0.5,
"estimated_days": 90,
"estimated_date": "2026-06-23",
"confidence": "medium"
}
}Il RUL viene ricalcolato automaticamente con ogni nuovo snapshot dell'AHI. La stima diventa piu precisa man mano che si accumulano piu dati storici.
Tasso di degrado
Il tasso di degrado misura quanti punti di AHI l'asset perde al giorno in media:
| Tasso | Classificazione | Azione |
|---|---|---|
| < 0.1 | Stabile | Monitoraggio normale |
| 0.1 - 0.5 | Degrado lento | Pianificare manutenzione |
| 0.5 - 1.0 | Degrado moderato | Prioritizzare intervento |
| > 1.0 | Degrado rapido | Intervento urgente |
Trigger CBM
I trigger di manutenzione basata sulla condizione (CBM) si attivano quando una metrica supera il 150% del massimo della linea di base:
soglia_trigger = baseline_max × 1.50Quando si attiva un trigger CBM:
- L'evento viene registrato con la metrica e il valore.
- Le notifiche vengono inviate secondo la configurazione dell'agente.
- Viene incluso nel calcolo del prossimo RUL.
I trigger CBM sono indipendenti dall'AHI. Possono attivarsi anche se l'AHI complessivo e a un grado accettabile, perche rilevano il degrado specifico in metriche individuali.
Livelli di rischio
Il sistema assegna un livello di rischio basato sul RUL stimato:
| Livello | RUL | Colore | Azione |
|---|---|---|---|
| low | > 90 giorni | Verde | Monitoraggio standard |
| medium | 30 - 90 giorni | Giallo | Pianificare manutenzione |
| high | 7 - 30 giorni | Arancione | Programmare intervento |
| critical | < 7 giorni | Rosso | Intervento immediato |
Creazione automatica di attivita
Quando il livello di rischio e critical (RUL < 7 giorni), il sistema crea automaticamente un'attivita urgente:
- Titolo —
"RUL critico: {nome_asset}". - Priorita — urgent.
- Dipartimento — Quello assegnato all'asset.
- Descrizione — Include AHI attuale, RUL stimato e metriche anomale.
L'attivita automatica viene creata una sola volta per ciclo critico. Se il RUL si recupera e scende di nuovo, viene creata una nuova attivita.
Raccomandazioni IA (L6)
Le raccomandazioni vengono generate da Gemini utilizzando tutto il contesto disponibile dell'asset:
- Dati di condizione attuali (L3).
- Cronologia della salute (L4).
- Prognostici (L5).
- Cronologia della manutenzione.
- Allarmi recenti.
Struttura di una raccomandazione
| Campo | Descrizione |
|---|---|
| title | Titolo descrittivo della raccomandazione |
| description | Spiegazione dettagliata e giustificazione |
| priority | low, medium, high, critical |
| actions | Lista di azioni suggerite |
| confidence | Livello di affidabilita della raccomandazione |
Ciclo di vita delle raccomandazioni
Ogni raccomandazione segue un ciclo di vita gestito:
open → acknowledged → in_progress → resolved | dismissed| Stato | Descrizione |
|---|---|
| open | Nuova raccomandazione, in attesa di revisione |
| acknowledged | Revisionata da un operatore |
| in_progress | Azione in corso |
| resolved | Completata con successo |
| dismissed | Scartata con giustificazione |
Livello di affidabilita
L'affidabilita dei prognostici dipende dalla disponibilita dei dati:
| Livello | Criterio |
|---|---|
| high | Piu di 90 giorni di dati storici e r_squared > 0.8 |
| medium | 30-90 giorni di dati o r_squared tra 0.5-0.8 |
| low | Meno di 30 giorni di dati o r_squared < 0.5 |
Le raccomandazioni con affidabilita "low" devono essere validate manualmente prima di intraprendere azioni. L'IA lo indica esplicitamente nella descrizione.
Rilevamento Anomalie
Rilevamento anomalie basato su ML (IsolationForest + LocalOutlierFactor). Si addestra sui tuoi dati e ti avvisa quando un asset si comporta in modo inusuale, prima che scattino allarmi a soglia.
Inbox Unificato (Alert Aggregator)
Un unico inbox per asset: rilevamenti di anomalie, energia e prognosi collassano in una sola riga. Severità canonica, dedup a finestra, re-open automatico in escalation.