La manutenzione predittiva e i suoi vantaggi

1.La manutenzione predittiva e i suoi vantaggi

2.Le 4 tipologie di manutenzione

1. Manutenzione correttiva
2. Manutenzione preventiva
3. Manutenzione proattiva
4. Manutenzione predittiva

3.Vantaggi economici e operativi

4.La tecnologia dietro la manutenzione predittiva

5.I pilastri dell’industria 4.0

6.Vantaggi della manutenzione predittiva

7.Strutturare un sistema di manutenzione predittiva

8.Perché conviene la manutenzione predittiva

9.Il Ruolo del CRM con BI Integrata

Come anticipato nel precedente articolo dedicato alla servitizzazione digitale e manutenzione  un attimo fa nel processo di servitizzazione, soprattutto per aziende manifatturiere, la gestione e manutenzione delle macchine è un servizio o il core business dell’azienda.

Un prodotto/macchinario trascurato rischia di fermarsi ed il fermo macchina impatta notevolmente sull’efficienza del processo produttivo oppure ci sono aziende che affittano i propri macchinari.

Esistono almeno 4 tipologie di manutenzione:

1. Manutenzione correttiva
2. Manutenzione preventiva
3. Manutenzione proattiva
4. Manutenzione predittiva

a) Manutenzione correttiva

La manutenzione correttiva è la riparazione dei guasti quando si verificano e che non prevede pianificazione. Rimane ancora la più usata.

b) Manutenzione preventiva

La manutenzione preventiva si basa su attività che mirano ad evitare guasti, si basa su controlli, monitoraggi ed interventi finalizzati a compensare l’usura dei componenti nel tempo, riducendo al minimo la possibilità di eventuali guasti.

Questi interventi si svolgono sia per “ore di funzionamento” del macchinario, sia per intervalli di tempo prestabiliti in base alle caratteristiche di usura di ogni componente.

c) Manutenzione proattiva

Terza tipologia di manutenzione è quindi la manutenzione proattiva: manutenzione che si concentra sulle cause che possono indurre a guasti e rotture. Le nuove tecnologie, i sensori, l’IoT e piattaforme cloud che garantiscono l’interconnessione, agevolano la percezione di sintomi e principi di alterazione della funzione principale per cui un prodotto è stato creato. Questo facilita molto il lavoro dei tecnici manutentori, i quali non devono ricercare la causa del problema. La manutenzione proattiva richiede del personale altamente qualificato, per la corretta diagnostica dei problemi evidenziati dai segnali d’allarme e l’intervento più rapido possibile.

d) Manutenzione Predittiva: intervento al momento giusto

La manutenzione predittiva si distingue per la capacità di effettuare interventi nel momento ottimale, garantendo così i migliori risultati con il minor impatto possibile. Basata su big data e machine learning, permette di conoscere nel dettaglio:

1. il funzionamento di una macchina, identificando il tempo rimanente prima di un guasto,
2. la componente esatta che si romperà
3. il metodo migliore per gestire la situazione.

Questo approccio garantisce significativi risparmi sui costi, poiché consente di rilevare i guasti in anticipo, pianificare tempestivamente le riparazioni, il reperimento dei pezzi di ricambio e la manodopera dei tecnici.

Secondo un report di A.T. Kearney in Industry Week, la manutenzione predittiva, abbinata a dispositivi IoT, machine learning e big data analytics avanzata, genera:

• 28,3% di incremento della produttività della manutenzione;
• 20,1% di riduzione del tempo di inattività delle attrezzature;
• 19,4% di taglio dei costi dei materiali;
• 17,8% di calo della manutenzione d’inventario e riparazioni;
• 14,5 mesi di tempo di recupero dell’investimento.

La manutenzione predittiva è una forma avanzata di manutenzione preventiva che permette di individuare il tempo residuo prima del verificarsi di un guasto, stabilendo il momento più conveniente per programmare le azioni di manutenzione.

Abilitata da tecnologie IoT, permette il monitoraggio continuo in tempo reale delle macchine e la raccolta di una grande quantità di dati. Questi dati vengono trasformati, attraverso modelli matematici, in precisi indicatori dello stato di deterioramento del macchinario, stabilendo il momento più vantaggioso per programmare gli interventi.

Per tutti questi motivi, la manutenzione predittiva è diventata uno dei pilastri dell’industria 4.0. Vediamo ora le differenze tra manutenzione correttiva, preventiva e predittiva, in termini di vantaggi, benefici, costi e opportunità.

La manutenzione predittiva permette di passare dall'intervento per risolvere un problema a una pianificazione efficiente delle attività di manutenzione, riducendo i costi e allungando la vita degli impianti. I principali vantaggi includono:

• impedire il verificarsi dei guasti e dei downtime imprevisti.
• riduzione dei costi di manutenzione, mancata produzione, inattività, acquisto di nuovi asset e mancate commesse.
• aumento della produttività e della sicurezza sul lavoro.
• elevata qualità e performance di produzione grazie alle condizioni ottimali degli asset.

Per impostare un sistema efficiente di manutenzione predittiva è necessario:

• Un sistema di raccolta dati attraverso tecnologie IoT e sensori.
• Software CMMS (Computerized Maintenance Management System) per gestire gli asset e pianificare la manutenzione tramite dashboard.
• Piattaforme di AI e strumenti di machine learning per implementare modelli predittivi e algoritmi di analisi dei dati.

La manutenzione predittiva è una scelta conveniente nel lungo periodo, già identificata come la strada maestra per numerose industrie, tra cui manifatturiera, estrattiva, petrolchimica, farmaceutica, logistica e trasporti ma la produzione nella moda ad esempio. Tuttavia, gli investimenti necessari possono scoraggiare le aziende più piccole che non hanno ancora adottato modelli di business data-driven. Queste rischiano di accumulare un gap sempre maggiore rispetto alle aziende più strutturate, capaci di investire, contenere i costi, aumentare i ricavi e ottenere utili maggiori nel breve periodo.

Un software italiano come Opportunity® CRM con BI integrata, insieme agli altri sistemi dell’industria 4.0, permette di raccogliere tutti i dati necessari per orchestrare una servitizzazione digitale adeguata dal punto di vista della manutenzione strategica, migliorando le performance delle PMI italiane e non solo delle grandi imprese.