Intervenire prima che sia troppo tardi, o ancora prima. Perché, per dirla utilizzando l’adagio tanto famoso in campo medico, ‘prevenire è meglio che curare’. Fino a qualche anno va, questo approccio in campo industriale era solo ideale. Oggi, invece, la manutenzione predittiva è realmente possibile, grazie alle nuove tecnologie.

Si parla infatti di macchinari interconnessi e di telerilevamento, con trasmissione continua, automatica e in tempo reale dei dati, e quindi di algoritmi di data crunching e di machine learning pronti a trarre il meglio dalle informazioni raccolte. In questo modo è possibile monitorare attentamente il funzionamento e la salute dei sistemi elettromeccanici, dai motori ai sistemi robotici. Gli obiettivi sono molteplici: non si parla semplicemente di prevenire i guasti.

Grazie alla manutenzione predittiva è possibile evitare interruzioni della produzione, ridurre i costi delle riparazioni e delle sostituzioni, migliorare il servizio al cliente, ottimizzare le performance ed estendere la vita utile dei macchinari.

La manutenzione predittiva, dalla raccolta dati alla creazione di valore

A fare maggiore luce sulla manutenzione predittiva in campo industriale ci pensa un nuovo studio di Roland Berger, ovvero ‘Predictive Maintenance: from data collection to value creation‘.

L’indagine è tesa a sottolineare un fatto semplice quanto importante: adottare la manutenzione predittiva può essere estremamente utile e vantaggioso per l’azienda, a patto di rispettare tutti i passaggi e tutti i principi fondamentali di questo innovativo approccio. Nello specifico, sarebbero quattro i punti cardine da tenere in considerazione:

  • interconnettività
  • digital data
  • automazione
  • creazione del valore

Ripensare la manutenzione non è dunque una mera rivoluzione tecnologica. Si tratta anche di una rivoluzione culturale all’interno delle singole aziende. Tutto parte dall’interconnettività, ovvero dalla messa in rete di ogni singolo componente produttivo. Per attivare la manutenzione predittiva, quindi, ogni elemento viene dotato di appositi sensori, il cui compito è quello di monitorare le performance e la salute dei macchinari.

Il secondo pilastro individuato da Roland Berger è quello dei digital data, così come sono le informazioni raccolte a livello dei macchinari: tali dati devono essere raccolti e analizzati medianti le tecniche di big data analysis, così da dare i corretti input ai macchinari stessi, in grado di adattarsi di conseguenza per prevenire guasti o interruzioni della produzione (e siamo dunque al terzo principio fondamentale, ovvero all’automazione).

Ultimo step è ovviamente quello della creazione di valore, con un’attività di manutenzione che, attraverso l’accesso da remoto ai singoli componenti, riesce a minimizzare sia le tempistiche che i costi.

Un mercato da 11 miliardi di dollari

Stando alle stime di Roland Berger, il mercato della manutenzione predittiva dovrebbe raggiungere, nel prossimo triennio, un valore compreso tra 6,3 e 11 miliardi di dollari. Si parla quindi di cifre enormi, che comporteranno una rivoluzione netta dei processi industriali.

Tra non molto, quindi, le aziende piccole e grandi si lasceranno alle spalle il paradigma della manutenzione a chiamata, o ancora peggio, quello della manutenzione incidentale, che viene quindi fatta solo al momento del guasto.

Sarebbe del resto inutile soffermarsi nei passaggi intermedi, come sottolinea lo stesso studio: le manutenzioni di tipi preventivo o ‘condition-based‘, infatti, «funzionano o su base empirica o statistica e non tengono dunque conto in tempo reale delle condizioni concrete dei macchinari o dei sistemi produttivi».

 


 

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