Che cos’è la manutenzione predittiva?  
 

La manutenzione predittiva (PdM) è una strategia di manutenzione proattiva che sfrutta l'analisi dei dati e la modellazione predittiva per determinare le condizioni delle apparecchiature in servizio e prevedere quando sarà necessario eseguire la manutenzione. 

Questo approccio è di gran lunga migliore della manutenzione preventiva di routine perché le attività vengono eseguite quando sono necessarie, non solo perché è passato del tempo.

Grazie ai dati e alla tecnologia, la manutenzione predittiva consente di individuare i malfunzionamenti prima che si verifichino: questo approccio proattivo riduce i tempi e i costi di inattività, prolungando la durata delle apparecchiature e l'efficienza complessiva.

In questo post approfondiremo il tema della manutenzione predittiva, il suo funzionamento, le tecnologie coinvolte ed esempi reali di società come MAN, TGW e ZF per capire come la manutenzione predittiva sia una realtà industriale e come anche le PMI possono applicarla.

 

Come funzionano manutenzione predittiva, apprendimento automatico e IA?
 

Un guasto imprevisto di un macchinario può essere spesso molto costoso. Le riparazioni, i tempi di inattività e l'interruzione della produzione possono comportare costi elevati; inoltre, se le scadenze promesse non vengono rispettate a causa di un problema, potrebbero scattare delle penali contrattuali.

Le ispezioni che si svolgono a scadenze fisse hanno lo scopo di ridurre rischi come questi, ma comportano anche la sostituzione di componenti non difettosi che potrebbero continuare a funzionare. Ciononostante, il produttore provvede abitualmente a ordinare i ricambi, indipendentemente dalle loro condizioni effettive.

La manutenzione predittiva, d'altro canto, prevede quando un'unità avrà problemi: ciò significa che le unità potranno essere riparate o sostituite al momento opportuno. Questo metodo rende superflui gli intervalli di manutenzione previsti dalle normative, poiché le riparazioni non vengono effettuate in base a sospetti o a un programma di assistenza, ma solo in caso di necessità.

Questo è possibile grazie all’Internet of Things (IoT): i dati generati vengono raccolti in un sistema di manutenzione predittiva, che li raccoglie, li pondera e li valuta. 

Nel processo vengono utilizzate tecnologie come i sensori, l'intelligenza artificiale (IA) e/o l'apprendimento automatico. La combinazione di questi strumenti consente di rilevare le deviazioni critiche dai valori di tolleranza definiti e di prevedere le probabilità di guasto dei componenti.

Tuttavia, la manutenzione predittiva non mira solo a potenziali risparmi nella manutenzione delle attrezzature: il sistema può anche scoprire i punti deboli dei processi e identificare eventuali margini di miglioramento.

 

Lo stato attuale della manutenzione predittiva nelle PMI
 

Sebbene la manutenzione predittiva possa sembrare un'attività complessa, la potenza di apprendimento automatico e IA la rende accessibile anche alle piccole e medie imprese (PMI). All'inizio, le risorse umane e finanziarie sono meno importanti di una strategia con un obiettivo chiaro. 

Queste tecnologie possono analizzare i dati per prevedere i malfunzionamenti delle apparecchiature, ottimizzare i programmi di manutenzione e scoprire dinamiche nascoste, permettendo di risparmiare tempo e denaro.

All'inizio può sembrare scoraggiante, ma l'implementazione della manutenzione predittiva non richiede un grande investimento iniziale: all'inizio, avere una strategia chiara è più importante che avere un sacco di soldi o di personale. 

Soprattutto, non bisogna sottostimare il valore dei dati già in proprio possesso! Molte imprese dispongono già di un tesoretto di dati nascosti in fogli Excel o in elenchi compilati manualmente;  dati che, una volta strutturati e analizzati grazie ad apprendimento automatico e IA, possono fornire preziose informazioni sullo stato di salute delle apparecchiature.

Il segreto è iniziare con un programma pilota: per farlo, basta scegliere un sistema semplice con pochi componenti, applicare le tecniche di manutenzione predittiva e sfruttare apprendimento automatico e IA per analizzare i dati ottenuti. Questa procedura permette di dimostrare il concetto all’interno di qualsiasi organizzazione e di estenderlo gradualmente alle altre operazioni. 

Consulenti e sviluppatori esterni con competenze in materia di apprendimento automatico e IA possono fornire assistenza in questa fase iniziale e personalizzare le soluzioni in base alle particolari esigenze aziendali.

 

I tre migliori esempi di manutenzione predittiva in un contesto pratico
 

MAN: 

I veicoli del produttore di automezzi MAN si guastavano ripetutamente a causa di un iniettore difettoso nel motore. Questi guasti hanno comportato costi di riparazione, sanzioni e un abbassamento del livello di qualità dei prodotti. 

Per prevenire questo problema, MAN ha sviluppato un sistema telematico che sfrutta il data mining e i confronti statistici, permettendo di raccogliere e analizzare le informazioni provenienti dalla bobina di accensione e dal sistema di iniezione: questo ha portato a modelli di errore statisticamente prevedibili.

 

TGW:

Lo specialista dell'intralogistica TGW controlla regolarmente lo stato della pinza a vuoto del suo robot di raccolta ordini “Revolution”:  può reagire rapidamente, se i valori di tolleranza specificati si discostano dalla norma. 

Questo è necessario se le particelle di polvere nel sistema causano, ad esempio, una perdita di pressione. Tale monitoraggio dello stato attuale del sistema è noto anche come monitoraggio delle condizioni.

 

ZF:

ZF si occupa di tecnologie per la trasmissione e il telaio di autoveicoli, ma i suoi prodotti includono anche riduttori per turbine eoliche. Se queste sono situate in strutture offshore al largo della costa, la manutenzione risulta difficile e costosa. ZF, insieme a un partner, ha sviluppato un progetto di manutenzione predittiva che riduce i costi di manutenzione e riparazione. Il risultato è che gli ispettori devono recarsi in mare meno spesso, solo quando è necessario.

La manutenzione predittiva e l'apprendimento automatico stanno cambiando il modo in cui le industrie affrontano la manutenzione delle apparecchiature. Come abbiamo visto con MAN, TGW e ZF, i vantaggi sono trasversali a tutti i settori: riduzione dei costi, miglioramento dell'efficienza e riduzione dei tempi di inattività. 

Le imprese di tutte le dimensioni, comprese le PMI, possono affrontare in modo proattivo i potenziali problemi prima che diventino costosi grazie all'analisi dei dati, all'intelligenza artificiale e all'IoT. 

L'implementazione della manutenzione predittiva richiede una pianificazione strategica e forse una consulenza esterna, ma i vantaggi a lungo termine sono evidenti. In futuro, la manutenzione predittiva sarà la chiave che permetterà alle imprese di superare la concorrenza e di raggiungere l'eccellenza operativa in un mercato competitivo.

 

Semplifica le tue vendite e raggiungi più clienti con la nostra piattaforma europages: forniamo gli strumenti necessari per espandere in modo efficiente i tuoi canali di vendita.