Ridurre i fermi macchina intervenendo prima che un guasto comprometta la produzione. Questa è la definizione compressa del concetto di manutenzione predittiva. Tuttavia, sottotraccia, tutto ciò è possibile soltanto in ambienti altamente digitalizzati e le ricadute vanno ben oltre l’immaginabile.
La manutenzione predittiva è la parte visibile di un lavoro svolto dall’Industrial Internet of Things (IioT), dai dati e dalla cultura necessaria per estrarne valore. Non è soltanto una disciplina che ha l’obiettivo di ridurre i guasti inaspettati, consente anche di pianificare la manutenzione degli asset impattando al minimo sui ritmi di produzione.
Cos’è la manutenzione predittiva
La manutenzione predittiva è una modalità di mantenimento degli asset aziendali che appoggia le proprie logiche sull’analisi dei dati raccolti dai macchinari con l’obiettivo ultimo di prevederne i guasti e riducendo così i tempi di inattività.
Il monitoraggio dei macchinari avviene in modo costante e in tempo reale e da ciò consegue che, conoscendone lo stato di salute, i macchinari stessi possono essere dedicati alla produzione secondo le necessità che questa impone.
Per esempio, sapendo quale carico di lavoro possono sopportare determinati asset, questi possono essere impiegati a supporto di altri macchinari già impiegati nella produzione di determinati beni, laddove fosse necessario incentivarla, anche per recuperare eventuali ritardi accumulati.
L’investimento iniziale può essere rilevante e, non di meno, una buona manutenzione predittiva richiede personale qualificato per dare il meglio.
Come cambia il modo di produrre
I vantaggi che offre la manutenzione predittiva coincidono con un cambio di paradigma della produzione.
La riduzione dei tempi di inattività dovuti a problemi e a guasti dei macchinari è la parte più visibile della manutenzione predittiva ed è già un passo notevole verso l’ottimizzazione della produzione. La possibilità di pianificare la manutenzione evita di dovere attendere l’intervento di personale specializzato il quale, oltre a rappresentare un costo, tende ad aumentare il periodo di fermo dei macchinari.
Sotto la superficie, però, vi sono altri elementi che fanno da leva a una diversa concezione della produzione in quanto tale.
Il primo parametro da porre sotto osservazione è una maggiore produttività, tant’è che la manutenzione predittiva consente l’ottimizzazione delle materie prime e delle risorse in generale. L’esempio classico è quello dell’industria alimentare che usa materie prime a volte poco durevoli e un fermo macchina prolungato avrebbe ricadute economiche di spessore.
Sempre rimanendo nel secondario, l’analisi dei dati di produzione raccolti mediante i sensori a bordo delle macchine, consentono di:
- migliorare la qualità dei prodotti
- ridurre gli sprechi e gli errori
- testare nuovi prodotti riducendo i costi.
Va da sé che gli ambiti in cui trova spazio la manutenzione predittiva non sono soltanto legati alla produzione di beni e alla trasformazione delle materie prime. Se ne fa uso in altri comparti, tra i quali spiccano i trasporti e la logistica in generale.
I vantaggi della manutenzione predittiva
L’aumento della produttività e la riduzione dei costi imputabili ai fermi macchina sono solo due dei tanti vantaggi. Tra i principali:
- la riduzione dei costi di manutenzione
- l’ottimizzazione della produzione
- la maggiore sicurezza dei macchinari (con minori rischi soprattutto per i lavoratori).
Elementi fondanti che contribuiscono a garantire la sopravvivenza stessa di un’azienda, sollecitando anche lo studio e la realizzazione di nuovi prodotti o servizi.
Come funziona la manutenzione predittiva
I macchinari dotati di sensori rilasciano dati che vengono esaminati con continuità al fine di evincere l’insorgere di eventuali problemi. Per esempio, la temperatura dei componenti dei macchinari viene misurata per garantire che non superi determinate soglie, così come viene misurata la lubrificazione del macchinario oppure la velocità di pistoni o cuscinetti.
La tecnologia IioT rende possibile un monitoraggio costante e l’invio di segnalazioni nei casi in cui venissero rilevati problemi. Per esempio:
- analisi acustica: i rumori anomali di un macchinario possono essere riconducibili all’usura di una o più parti che lo compongono e ne garantiscono il funzionamento
- analisi delle vibrazioni: aiuta a intervenire prima che i componenti si allentino al punto di causare una rottura
- analisi a infrarossi: le temperature possono essere impiegate per identificare problemi nel raffreddamento dei macchinari industriali
Come individuare i parametri per la manutenzione predittiva
Anche in questo caso subentrano metodologie differenti. Tra queste, le più comuni sono riconducibili all’Intelligenza artificiale (AI)e all’IioT propriamente detto, ovvero:
- sensori: il monitoraggio dello stato di funzionamento dei macchinari mediante i sensori
- l’analisi dei dati: i sensori forniscono dati che vengono elaborati da software AI e Machine learning al fine di individuare anomalie che possono trasformarsi in guasti veri e propri
- misurazioni: le misurazioni sono di natura preventiva quando sono continuamente iterate nel tempo
- alert: le anomalie vengono comunicate al personale di riferimento in tempo reale, affinché queste vengano valutate
La manutenzione predittiva non va confusa con quella preventiva. Quest’ultima è organizzata a intervalli regolari nel tempo a prescindere dalla sua reale necessità, mentre la manutenzione predittiva si tramuta in interventi di gestione o riparazione soltanto nel momento in cui questi sono imprescindibili.
Come si implementa la manutenzione predittiva
Al pari di ogni processo, tutto ha inizio con un’analisi di alto livello che sia realistica e che includa ogni livello aziendale:
- la progettazione deve tenere conto dello stato degli asset e deve essere ancorata ai dati relativi agli interventi di riparazione passati. Questo consente di avere un quadro chiaro dei macchinari maggiormente esposti a guasti
- la scelta dei sensori che rispondono meglio al tipo di anomalie e di guasti a cui sono potenzialmente esposti gli asset aziendali e, insieme ai dispositivi IioT, vanno valutate le soluzioni software che meglio rispondono alle esigenze specifiche
- la valutazione del livello di integrazione della soluzione scelta con altri sistemi già in uso all’azienda, anche al fine di automatizzare flussi e procedure
- l’allestimento di una procedura per gestire gli interventi sollecitati dagli alert.
Il fatto che la manutenzione predittiva sia essa stessa un valore aggiunto e un vantaggio competitivo deve essere centrale nelle mire di quelle imprese che intendono farne uso.
