Cos'è la manutenzione predittiva?
La manutenzione predittiva valuta in continuo e in tempo reale lo stato di integrità delle attrezzature, allo scopo di massimizzarne le prestazioni, i tempi di operatività e la durata di vita, oltre a ridurne al minimo il costo totale di proprietà.
Definizione di manutenzione predittiva
Le manutenzione predittiva è un approccio alla manutenzione che pone l'accento sull'importanza di captare i segnali che gli asset aziendali vogliono inviarti. Sono anni che le macchine delle tue fabbriche, il tuo parco mezzi o il tuo impianto industriale comunicano con te. Se ascolti attentamente, puoi capire quando le tue macchine ti mettono in guardia su un guasto imminente e di cosa hanno bisogno per funzionare più a lungo e senza intoppi.
La manutenzione predittiva permette alla tua impresa di anticipare i guasti alle attrezzature e di programmare la manutenzione con interventi immediati nei luoghi e nei tempi necessari. Ti offre le informazioni necessarie per ottenere performance di punta dai tuoi asset senza sollecitarli oltre il dovuto con il rischio di provocare costosi guasti. Mettendo in connessione gli asset aziendali abilitati all'IoT, applicando analisi avanzate ai dati in tempo reale che essi generano e sfruttando i relativi insight per informare protocolli di manutenzione efficienti e attenti ai costi, la manutenzione predittiva previene i guasti e i tempi di inattività degli asset vitali e ne prolunga la vita utile complessiva.
Perché la manutenzione predittiva è così importante oggi?
La manutenzione predittiva è importante perché permette alle aziende di risparmiare tempo e denaro scongiurando il rischio di guasti costosi e con ricadute negative sulle attività. Man mano che cresce la domanda di disponibilità dei prodotti da parte dei consumatori, le organizzazioni con programmi di manutenzione predittiva possono produrre senza interruzioni. Il risultato è una costante fidelizzazione dei clienti, un aumento dei ricavi e un miglioramento del vantaggio competitivo.
Le soluzioni smart di manutenzione predittiva prevedono il momento esatto in cui è necessario un intervento di manutenzione, favoriscono l'efficienza dei costi e semplificano i complessi requisiti della gestione degli asset aziendali. In parole povere, l'impiego di tecnologie di manutenzione predittiva permette alla tua azienda di risparmiare tempo, denaro e sgradevoli fastidi procedurali.
Come funziona la manutenzione predittiva?
La manutenzione predittiva funziona acquisendo e analizzando i dati delle attrezzature in tempo reale per prevedere potenziali problemi prima che causino un guasto.
Il primo passaggio di questo processo consiste nella raccolta di dati e informazioni in tempo reale da sensori IoT collegati in rete che trasmettono informazioni sulle condizioni delle attrezzature. I dati devono quindi essere registrati e gestiti in modo da poter essere facilmente consultati, elaborati e analizzati. La componente “predittiva” entra in gioco quando le tecnologie dell'intelligenza artificiale (AI) e del machine learning vengono applicate ai dati per narrare una storia utile e fruibile.
L'architettura della manutenzione predittiva e della rete di Industrial IoT (IIoT) si articola in quattro momenti fondamentali:
Il processo di manutenzione predittiva
- Raccolta di dati da sensori in grado di monitorare caratteristiche delle macchine quali vibrazioni, temperatura, umidità, pressione, rumorosità, ecc.
- Trasmissione in tempo reale dei dati così ottenuti attraverso la rete a un sistema gestionale centrale
- Applicazione delle tecnologie intelligenti come l'AI e l'analisi del machine learning a tali dati, per ricavarne insight utili e pertinenti
- Passaggio rapido all'azione sulla base di questi insight, con una risposta automatizzata o tramite intervento umano
Utilizzo di tecnologie di manutenzione predittiva
Monitoraggio delle condizioni
La manutenzione predittiva è il risultato dell'azione di sistemi cyber-fisici che uniscono macchine e software in una rete IoT intelligente. Per costruire una rete di questo tipo, occorre innanzitutto rilevare le condizioni dell'asset da sottoporre a monitoraggio.
L'analisi necessaria per accertare le condizioni dell'asset può essere visiva, acustica, termica o, più comunemente, una combinazione di questi criteri. L'attenzione in questa fase è diretta alla scelta dei sensori e degli strumenti di monitoraggio corretti da installare:
Analisi delle vibrazioni: leggere variazioni nella dinamica delle vibrazioni possono indicare una condizione di squilibrio o disallineamento, mentre elevati livelli di vibrazioni possono essere sintomo di un imminente problema ai cuscinetti. L'analisi delle vibrazioni può fornire un preallarme su possibili guasti e si rivela particolarmente utile nel rilevamento di squilibri, disallineamenti, allentamenti meccanici o parti usurate o danneggiate.
Analisi sonica e ultrasonica: nel normale regime di funzionamento, i sistemi producono nella gran parte dei casi una emissione sonora dall'andamento costante. Ogni alterazione dello schema acustico di riferimento può essere segno di usura o di altre forme di deterioramento. Anche le analisi ultrasoniche possono fornire informazioni sull'integrità complessiva di un impianto traducendo i suoni ad alta frequenza (come quelli prodotti da fughe di vapore o aria) nella gamma udibile.
Analisi a infrarossi: alla stessa stregua dell'analisi ultrasonica, la termografia svela ciò che è invisibile all'occhio convertendo nello spettro visibile i cambiamenti di temperatura con l'analisi a infrarossi. Anche la minima variazione rispetto alle normali temperature di esercizio può essere sintomo di guasti imminenti.
Analisi dei fluidi: oltre al semplice monitoraggio dei livelli e della temperatura, l'analisi fisica e chimica dei fluidi può fornire informazioni preziose sulle condizioni dei componenti meccanici. Rilevando il tasso di deterioramento dei refrigeranti e lubrificanti è possibile far scattare misure preventive non appena richiesto dalle informazioni così elaborate.
Altre: ulteriori tecnologie di manutenzione predittiva sono rivolte a varie applicazioni industriali specifiche. Si tratta in particolare di allineamento laser, monitoraggio di circuiti elettrici, rilevamento di cricche, monitoraggio della corrosione, variazioni di resistenza elettrica e altri metodi di settori specifici per misurare la corrosione o il deterioramento.
Tecnologie chiave di manutenzione predittiva
Una volta stabiliti i criteri di cui sopra, i sensori e i monitor appropriati devono essere installati e collegati a un sistema aziendale centrale, più comunemente un sistema ERP (Enterprise Resource Planning), attraverso una rete IoT connessa al cloud. Infine, devono essere disponibili soluzioni basate sull'AI per analizzare i dati e fornire insight fruibili e suggerimenti sulla base dei dati raccolti.
Rete IoT: una volta arricchiti con sensori, capacità di elaborazione e altre tecnologie, gli asset aziendali acquisiscono la capacità di trasmettere e ricevere dati – generalmente tramite connettività cloud – da e verso un gestionale centralizzato. Il meccanismo presuppone la presenza di una rete IoT e opera al servizio di una strategia di manutenzione predittiva.
Gateway IoT: molti impianti non più di ultima generazione, sebbene perfettamente funzionanti, non sono compatibili con l'integrazione digitale per via della tecnologia analogica su cui sono basati. Queste macchine possono allora essere attrezzate con dispositivi di gateway IoT, per esempio fotocamere, microfoni e termometri, per captare e trasmettere dati in tempo reale sul loro stato operativo.
Connettività cloud: la connettività cloud offre disponibilità on-demand di risorse di sistemi informatici. In una rete IoT costituita da molteplici asset industriali, è fondamentale che i data center distribuiti su più sedi siano integrati in un unico database e sistema.
Database e ERP di nuova generazione: i database su disco tradizionali non sono attrezzati per gestire i dati voluminosi e non lineari di cui sono composti i Big Data e i set di dati complessi. La manutenzione predittiva utilizza inoltre l'AI e il machine learning per eseguire analisi avanzate su tali dati. L'intero processo funziona in modo ottimale nell'ambito di un moderno ERP supportato dall'AI con un database in-memory veloce, reattivo e scalabile praticamente all'infinito.
AI e machine learning: il machine learning è un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale che utilizza algoritmi per analizzare e comprendere i dati. Le soluzioni di manutenzione predittiva dipendono dall'AI e dal machine learning non solo per classificare, capire e imparare dai dati operativi degli asset aziendali, ma anche per generare suggerimenti e insight fruibili.
Analisi avanzata: AI e machine learning alimentano le funzioni di analisi avanzata. Una volta che i manager hanno fissato gli attributi e le condizioni da valutare e i risultati analitici auspicati, gli algoritmi che informano l'analisi avanzata possono essere programmati in modo da essere il più possibile approfonditi e traducibili in azione, oltre che per apprendere al meglio dai dati e dalle nuove esperienze accumulate nel tempo.
Gemelli digitali: il gemello digitale è la replica virtuale di un asset fisico reale. Creando i "digital twin", i manager possono perlustrare ogni possibile scenario operativo sulla copia virtuale senza esporre ad alcun rischio di danneggiamento un costoso macchinario o dispositivo reale. È un modo per rafforzare la manutenzione predittiva consentendo al machine learning e agli strumenti di AI di assimilare esperienze che non hanno mai vissuto in concreto.
Manutenzione predittiva vs. manutenzione preventiva
La differenza tra questi modelli di manutenzione risiede non tanto nel modo in cui vengono eseguiti gli interventi di manutenzione, quanto nei tempi.
Manutenzione preventiva: manutenzione che si basa sulle prestazioni pregresse, oltre che sulla conoscenza ed esperienza di tecnici e operatori. Si articola in interventi ordinari, periodici, pianificati o a tempo. Pur rivelandosi spesso efficace nel prevenire i guasti, può risultare poco precisa, con il conseguente rischio di costosi interventi da operare anzitempo o di lacune che passano inosservate nel processo di manutenzione. La manutenzione preventiva viene attuata in momenti prestabiliti, spesso con largo anticipo.
Manutenzione predittiva: opzione di manutenzione praticabile quando le reti di IoT integrano tutti gli impianti aziendali in un ecosistema pulsante. La capacità di trasmettere e analizzare i dati in tempo reale fa sì che i protocolli di manutenzione non si basino più su un calendario, ma sul monitoraggio delle condizioni dal vivo degli asset. La manutenzione predittiva è un processo che si attiva in tempo reale, esattamente quando e dove è utile.
Altre tecniche di manutenzione degli asset
Manutenzione reattiva
Manutenzione eseguita in risposta a un guasto improvviso o rottura di un'attrezzatura. Questo tipo di manutenzione non è generalmente programmato e può comportare un aumento dei tempi di inattività e dei costi.
Manutenzione correttiva
Manutenzione eseguita per correggere un guasto o difetto di un'attrezzatura. Questo tipo di manutenzione viene generalmente attivato dopo che si è riscontrato un problema e può favorire la prevenzione di ulteriori inconvenienti.
Manutenzione prescrittiva
Manutenzione determinata dalle raccomandazioni o dalle linee guida del costruttore riguardanti un'attrezzatura specifica. Questo tipo di manutenzione si basa sul programma fissato dal costruttore per le operazioni di manutenzione.
Manutenzione basata sulle condizioni
Manutenzione dettata dalle condizioni delle attrezzature, piuttosto da un programma predeterminato. Questo tipo di manutenzione si affida al monitoraggio e alle ispezioni per stabilire quando è necessario intervenire. Per quanto utile nel limitare le attività di manutenzione non necessarie e ridurre al minimo i tempi di inattività, la manutenzione basata sulle condizioni richiede un notevole impegno di tempo e lavoro manuale.
Manutenzione centrata sull'affidabilità
Manutenzione che assegna la priorità agli interventi in base all’affidabilità e alla criticità delle attrezzature. Questo approccio si concentra sull'individuazione delle attività di manutenzione più importanti allo scopo di massimizzare l'affidabilità e l'efficienza degli impianti.
L'evoluzione nella manutenzione degli asset
La tabella seguente (adattata da Deloitte) mostra la progressione delle capacità tecnologiche con il susseguirsi delle rivoluzioni industriali e il conseguente impatto sulle strategie di manutenzione e sull'efficienza delle apparecchiature.
Esempi di manutenzione predittiva in azione
Settore oil & gas: le estrazioni petrolifere sottopongono gli impianti a sollecitazioni fortemente usuranti e possono dare luogo a enormi rischi e pericoli in caso di rottura di una trivella. Monitorando la temperatura dell'olio e la velocità dei riduttori nelle attrezzature di perforazione, la manutenzione predittiva ha notevolmente migliorato la sicurezza e ridotto i costi di manutenzione fino al 38%.
Industria automobilistica: lungo le linee di assemblaggio, ogni pistola di saldatura a punti viene azionata circa 15.000 volte al giorno. Collegando le pistole da saldatura di tutto il mondo e raccogliendo i loro dati operativi, le case automobilistiche riescono ad accumulare milioni di riscontri, al punto da ottenere una precisione predittiva senza precedenti sulla condizione e lo stato di questi attrezzi.
Produzione di elettrodomestici: la misurazione delle vibrazioni durante la rotazione del cestello nella produzione di asciugatrici ha permesso di predire malfunzionamenti e guasti. Questa applicazione della manutenzione predittiva ha eliminato il 33% dei difetti di produzione e ridotto del 27% i costi di manutenzione a carico dei consumatori.
Gestione degli asset ferroviari: può accadere che sotto le rotaie si creino pericolosi "vuoti", causa di possibili ritardi o persino deragliamenti. Recenti innovazioni hanno portato a sistemi da cabina che monitorano determinate variabili mentre percorrono le rotaie. Il risultato è stato un'azione più efficace di rilevamento dei vuoti e un miglioramento complessivo della sicurezza dei viaggiatori.
Industria siderurgica: tramite il rilevamento delle anomalie è possibile effettuare letture in tempo reale delle vibrazioni, della velocità di rotazione e della corrente elettrica (ampere) negli impianti di laminazione a freddo utilizzati per la lavorazione dell'acciaio. Questa applicazione ha dato luogo a un miglioramento del 60% della vita degli impianti e ridotto notevolmente le perdite dovute a tempi di inattività e ritardi.
I vantaggi dei programmi di manutenzione predittiva
L'implementazione dei sistemi di manutenzione predittiva ha prodotto risultati sensazionali in più di un settore dell'economia. Un report Deloitte del 2022 cita numerosi miglioramenti quantificabili. Nello specifico si indicano una riduzione fino al 15% dei tempi di inattività, un aumento del 20% della produttività del lavoro e una diminuzione del 30% dei livelli di magazzino con minore necessità di stock di particolari just-in-case.
Potendo disporre di tecnologie come l'AI e l'ERP integrato, le organizzazioni stanno testimoniando i vantaggi delle soluzioni di manutenzione predittiva il cui funzionamento è accertato. Questi includono:
Migliore visibilità sull'intera area operativa: grazie a una maggiore trasparenza di asset sul campo e altre attrezzature fuori delle mura dell'azienda, gli OEM e i fornitori di servizi terzi riescono a offrire servizi più informati e di maggior valore.
Riduzione dei costi di manutenzione e miglioramento delle prestazioni degli asset: riducendo al minimo i tempi di inattività, la manutenzione predittiva consente di risparmiare denaro e di sfruttare meglio gli asset esistenti, anche in fase avanzata del ciclo di vita.
Team più responsabilizzati: armati di data science e analytics in tempo reale, i gestori degli impianti, i fornitori di servizi e i responsabili delle supply chain possono diventare pianificatori e strateghi piuttosto che squadre di pronto intervento.
Come superare le sfide comuni della manutenzione predittiva
Questa sezione prende in esame le sfide comuni in materia di manutenzione predittiva e indaga sulle strategie con cui superarle.
Qualità e disponibilità dei dati: la manutenzione predittiva si basa fortemente su dati storici di alta qualità e in volumi adeguati. Dati di scarsa qualità o in quantità insufficienti possono tradursi in previsioni inesatte. In un'ottica di garanzia della qualità, le best practice suggeriscono di istituire un programma di governance dei dati appoggiato dai principali stakeholder.
Connettività IoT: la configurazione di una rete IoT connessa richiede apparecchiature smart e dispositivi periferici dotati di sensori capaci di collegarsi ai data lake e trasmettere i dati in formati di file di testo. Poni l'accento sulla semplificazione degli scenari di connettività in modo da poterti collegare senza problemi a qualsiasi origine di dati IoT.
Gestione dei dispositivi IoT: per ridurre al minimo le vulnerabilità agli attacchi informatici, la gestione dei dispositivi di rete IoT richiede un'attenzione particolare alla sicurezza. Allo stesso tempo, è importante favorire l'interoperabilità tra i dispositivi e prevedere eventuali ampliamenti secondo necessità. Per trovare il giusto equilibrio, è preferibile adottare soluzioni moderne di gestione delle prestazioni degli asset compatibili con una gestione avanzata e integrata dei dispositivi e con solide capacità di connettività.
Integrazione dei dati: l'integrazione di dati provenienti da varie fonti, quali sensori IoT, sistemi preesistenti e registri di manutenzione, può rivelarsi complessa e richiedere tempi lunghi. Cerca una piattaforma di integrazione di livello enterprise potente e dotata di una libreria completa di connettori predefiniti a supporto delle tue esigenze di integrazione dei dati.
Complessità dei dati dei sensori: la comprensione dei dati dei sensori IoT richiede spesso conoscenze specialistiche dei dati non sempre alla portata degli ingegneri responsabili dell'affidabilità. Cerca soluzioni di gestione delle performance degli asset in grado di presentare i dati in modo intelligibile e manipolabile anche da parte di un pubblico non tecnico.
Selezione degli algoritmi: la scelta degli algoritmi giusti per la manutenzione predittiva è determinante per il successo. Assicurati di valutare attentamente i casi di utilizzo specifici e le caratteristiche dei dati al fine di scegliere gli algoritmi più appropriati per i tuoi macchinari e le tue esigenze aziendali.
Integrazione delle strategie di manutenzione: l'implementazione della manutenzione predittiva richiede la sua integrazione nelle strategie e nei workflow di manutenzione esistenti. La resistenza al cambiamento e l'inerzia organizzativa possono ostacolare la riuscita dell'implementazione. Per il successo sono necessari una leadership forte, il supporto della dirigenza, chiarezza nella comunicazione e gestione del cambiamento professionale.
Come implementare un programma di manutenzione predittiva in tre semplici passaggi
- Definisci gli obiettivi e fissa l'ambito: inizia individuando le condizioni di monitoraggio giuste per ogni asset. La termografia a infrarossi, per esempio, è indicata soprattutto sulle apparecchiature soggette a perdite di aria o vapore, mentre l'analisi delle vibrazioni è utile sulle apparecchiature rotanti, ma solo se a velocità superiori a 5 giri/min. Per le apparecchiature a rotazione lenta servono l'analisi degli oli e l'analisi acustica. Assicurati inoltre di tracciare il perimetro delle tue operazioni. Per esempio, intendi monitorare singoli asset specifici o punti a una copertura più completa?
- Installa sensori IoT appropriati: prima di iniziare a raccogliere i dati, scegli i sensori in base alle tipologie di analisi più indicate per ogni asset monitorato. Per ridurre costi, tempi ed errori umani, assicurati che questi sensori siano collegati ai sistemi di elaborazione dati, come quelli comunemente integrati nelle soluzioni di gestione delle prestazioni degli asset.
- Imposta protocolli: per rispondere efficacemente alle eventuali anomalie rilevate, imposta protocolli mirati a far sì che gli asset vengano riparati in modo efficiente e in linea con gli obiettivi dei tempi di operatività. Tali protocolli possono essere automatizzati, manuali o una combinazione delle due modalità.
Trasforma la tua supply chain con le soluzioni di manutenzione predittiva
Sono molte le aziende che, nonostante abbiano modernizzato altre aree del loro business, si portano dietro da decenni le stesse strategie di manutenzione degli asset. Cambiare processi consolidati da tempo non è opera semplice, così come convincere i team delle necessità di compiere il passo. I piani di trasformazione aziendale più riusciti sono quelli che partono con una valida strategia di comunicazione e di gestione del cambiamento, per coinvolgere i team e abbattere i silos. Rivolgiti al tuo fornitore di software per saperne di più sugli strumenti e le soluzioni più indicati per le tue specifiche esigenze e stabilire insieme una tabella di marcia per un percorso di trasformazione digitale.
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