Nell’era della digital transformation e dei big data, la manutenzione predittiva insieme a protagonisti come i processi di automazione, l’IoT, il machine learning (ML) e le applicazioni di intelligenza artificiale (AI) è senza dubbio un fattore cruciale nell’industria 4.0 e sfruttarla inserendola nella propria strategia di trasformazione digitale significa essere in grado di migliorare la resilienza della propria impresa.
Ma cosa significa esattamente? Quali sono le sue applicazioni , quali i vantaggi che può apportare ad un’attività?
Vediamolo insieme in questo articolo.
Manutenzione predittiva: significato e applicazioni
La manutenzione predittiva è una tecnica utilizzata dalle imprese al fine di monitorare strumenti e processi produttivi per poter prevenire guasti e interruzioni impiegando tecnologie avanzate e analisi dei dati.
Nel pianificare i processi di manutenzione predittiva, vengono seguiti i seguenti step:
- vengono identificati i beni da monitorare;
- viene creato un database con le informazioni rilevate;
- viene progettato un modello di analisi delle informazioni;
- viene effettuata un’analisi costante dei dati elaborati.
Le aziende, attraverso questo tipo di manutenzione, sono quindi in grado di migliorare la loro efficienza e resilienza, eliminando i guasti prima che questi si verifichino; il vantaggio che la manutenzione predittiva offre infatti, si traduce nella possibilità di prevedere i guasti, a differenza di quanto accade nei casi di:
- manutenzione correttiva o reattiva in cui è possibile intervenire per riparare il guasto solo dopo che questo è avvenuto;
- manutenzione preventiva o programmata in cui la manutenzione è su base temporale o rispetto all’intensità d’uso.
Esempi di manutenzione predittiva
Ci sono numerosi esempi di come la manutenzione predittiva viene utilizzata in diversi settori industriali. Ad esempio, esempi di settori in cui queste tecniche vengono spesso impiegate sono:
- nei trasporti ferroviari;
- nel settore estrattivo (petrolio e gas): le compagnie petrolifere utilizzano la manutenzione predittiva per monitorare la salute dei loro impianti di perforazione e prevenire incidenti che potrebbero causare danni ambientali;
- nella fornitura di servizi come elettricità, gas e acqua;
- nell’automotive;
- nell’aviazione: le compagnie aeree utilizzano la manutenzione predittiva per monitorare i motori degli aerei e identificare eventuali problemi prima che possano causare problemi durante il volo;
- nel manufacturing (in particolar modo il settore metalmeccanico): le aziende manifatturiere utilizzano la manutenzione predittiva per monitorare la salute delle macchine e prevenire guasti che potrebbero causare interruzioni della produzione.
Il settore manifatturiero in particolar modo, grazie alla manutenzione predittiva, riesce ad ottenere grandi benefici. Secondo un report dell’International Society of Automation, ogni anno globalmente si ha una perdita di circa 650 miliardi di dollari a causa dei fermi macchina, una criticità che rappresenta per le imprese notevoli svantaggi, quali:
- costi per gli interventi;
- costi per il personale da riservare agli interventi;
- costi in termini di tempo da dedicare agli interventi;
- rischi rispetto alla sicurezza del personale.
Le tecniche della manutenzione predittiva
In tutti i settori fin qui citati monitoraggio costante e raccolta dei dati rappresentano la base delle tecniche utili al funzionamento di tale tipo di manutenzione e possono avere luogo grazie a:
- sensori e applicazioni Internet of Things (IoT);
- tecnologie di machine learning e deep learning;
- tecnologie di ragionamento automatico;
- strumenti di big data analytics.
Tale monitoraggio e raccolta dei dati si traduce nel tempo in un costante miglioramento delle prestazioni dei macchinari grazie alle tecniche di intelligenza artificiale che vengono impiegate, dove le grandi quantità di dati acquisite dai sensori consentono agli algoritmi di machine learning di migliorare le proprie capacità di apprendimento, ed alle tecniche di ragionamento automatico di ottimizzare le logiche di intervento.
I benefici della manutenzione predittiva per le imprese
Attraverso la manutenzione predittiva le imprese sono in grado di ottenere molteplici vantaggi. In primo luogo, la manutenzione predittiva riduce i costi di manutenzione e riparazione, poiché gli interventi vengono effettuati prima che si verifichino guasti seri. Inoltre, riduce i tempi di inattività e aumenta la produttività, poiché le macchine e i sistemi vengono mantenuti in buone condizioni di funzionamento. Infine, la manutenzione predittiva può aumentare la sicurezza sul posto di lavoro, poiché i guasti possono essere individuati prima che possano causare danni alle persone o all’ambiente circostante.
Riassumendo, i benefici ottenibili dalle aziende che sfruttano le potenzialità della manutenzione predittiva possono essere riassunti nei seguenti punti:
- monitoraggio delle performance delle apparecchiature;
- gestione della produzione secondo un approccio prospettico che è più performante;
- individuazione e risoluzione delle anomalie prima che provochino guasti;
- eliminazione dei blocchi della produzione;
- eliminazione degli sprechi di risorse (tempo, costi e personale);
- ottimizzazione dello stato di funzionamento;
- pianificazione degli interventi in maniera pratica e sicura per il personale;
- miglioramento continuo delle prestazioni dei macchinari grazie al machine learning;
- incremento dei ricavi;
- incremento della sicurezza per gli utilizzatori dei macchinari;
- aumento dell’efficacia degli interventi di manutenzione.
Possiamo affermare che i vantaggi della manutenzione predittiva siano veramente notevoli e specialmente per il settore manifatturiero. A consolidare tale affermazione troviamo infatti anche i dati raccolti in una ricerca di McKinsey secondo la quale le aziende manifatturiere che hanno adottato questo tipo di manutenzione:
- hanno ottenuto una riduzione dei costi di manutenzione che oscillano dal 18 al 25%;
- hanno aumentato la disponibilità degli asset di una percentuale che va dal 5 al 15%, di fatto aumentando efficienza e produttività.
Conclusioni
In sintesi, la manutenzione predittiva è una tecnica utile per le imprese che desiderano ridurre i costi di manutenzione, aumentare la produttività e migliorare la sicurezza sul posto di lavoro. Attraverso l’uso di sensori, analisi dei dati e apprendimento automatico, le imprese possono identificare i problemi potenziali prima che si verifichino e intervenire tempestivamente per risolverli.
In una buona strategia aziendale di trasformazione digitale che miri ad una crescita dell’azienda, le tecniche di manutenzione predittiva sono dunque una soluzione molto utile ed in grado di apportare notevoli vantaggi.
La prevenzione di guasti però, non è solo utile, bensì è anche necessaria in settori particolarmente delicati, in considerazione della disciplina sulla sicurezza sul lavoro, il D.lgs. 81/08 vigente che all’art. 71 specifica come è obbligo del datore di lavoro prendere le misure necessarie affinché le attrezzature di lavoro siano “oggetto di idonea manutenzione al fine di garantire nel tempo la permanenza dei requisiti di sicurezza […] e siano corredate, ove necessario, da apposite istruzioni d’uso e libretto di manutenzione”.
A questa si aggiunge inoltre anche la Direttiva Macchine 2006/42/CE, la quale si basa sugli stessi principi, affermando che “per le macchine automatizzate e, se del caso, per altre macchine, deve essere previsto un dispositivo di connessione che consenta di montare un dispositivo di diagnosi di ricerca delle avarie”.
Per una crescita costante dell’azienda dunque, ma anche per il rispetto delle regole vigenti, le tecniche di manutenzione predittiva sono un elemento essenziale.
Essenziali in uguale misura, sono però anche le figure professionali altamente specializzate in grado di realizzare la progettazione di un sistema di manutenzione predittiva, acquisire i dati ed elaborarli correttamente per estrapolare da questi un report con le informazioni chiave per l’azienda.
In questo contesto, Revelis rappresenta per le aziende un partner affidabile in grado di offrire le tecnologie più innovative e garantire i migliori risultati alle imprese in termini di performance e di risparmio.
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