Stando ad uno studio della società di consulenza strategica Roland Berger, condotto in collaborazione con VDMA e Deutsche Messe AG, più dell’80% delle imprese attive nella produzione industriale sta seriamente pensando all’implementazione di soluzioni di manutenzione predittiva.

Se dunque ancora oggi il processo di manutenzione viene visto come qualcosa da svolgere prevalentemente a chiamata, e quindi in caso di guasto o di malfunzionamento, in futuro questa tipologia di interventi verrà invece sempre pianificata preventivamente e in modo scientifico.

Certo, dei sistemi di manutenzione predittiva sono già in funzione in molte imprese, ma nella maggior parte dei casi si ha a che fare con delle soluzioni che non tengono in considerazione le effettive condizioni dei macchinari in tempo reale. Ma cos’è la manutenzione predittiva alla quale tutti guardano per migliorare la produzione?

Manutenzione predittiva: una definizione

Per spiegare cos’è la manutenzione predittiva è necessario partire da una visione di insieme dell’universo IoT, ovvero di tutte quelle tecnologie volte a trasformare i Big Data raccolti nei più diversi modi in informazioni utili agli utenti e alle imprese. I software di manutenzione predittiva partono per l’appunto da questi dati per predire in modo razionale e scientifico gli interventi necessari, così da ridurre in modo concreto i costi di manutenzione e diminuire o cancellare del tutto i tempi di downtime.

Volendo quantificare i vantaggi della manutenzione predittiva si può affermare che, stando a delle stime recenti, essa può assicurare dei risparmi di circa il 10% rispetto a quanto promesso dalla semplice manutenzione preventiva, e addirittura di circa il 35% rispetto alla manutenzione reattiva.

Quali sono i fattori chiave della manutenzione predittiva?

La società di consulenza strategica Roland Berger ha messo a punto il Predictive Maintenance Radar, il quale svela quelli che sono i fondamentali macro-fattori per la manutenzione predittiva a livello industriale. Sono 6, nel dettaglio, le direttrici individuate, ovvero:

  • Quattro direttrici basate sulla tecnologia, quali sensori, processi di data-collecting, monitoraggio & diagnosi e skill predittive. Grazie agli strumenti a disposizione dell’azienda, i software di manutenzione predittiva possono analizzare tutti i dati necessari per stimare il comportamento a breve, a medio e a lungo termine dei macchinari centrali per la produzione.
  • Due direttrici determinate sull’impresa stessa, ovvero l’analisi delle decisioni e dei processi di controllo delle macchine e i modelli di servizi e business adottati.

Seguendo il Radar proposto da Roland Berger, dunque, l’automazione è un elemento centrale: sta ad ogni singola azienda decidere quanto intervenire in questo processo, di per sé gestito dai software per la manutenzione predittiva.

Un duplice obiettivo

Come dichiarato da Paolo Massardi, senior partner di Roland Berger Italia, la manutenzione predittiva non serve unicamente a ottimizzare i costi della produzione industriale ma «serve anche per migliorare i rapporti dell’azienda nei confronti degli interlocutori esterni, clienti e aziende partner in primis. […] è ipotizzabile creare dei modelli di business a servizio dei vari anelli della catena del valore per massimizzare la disponibilità degli impianti OEE, il mix delle materie prime da utilizzare, i consumi energetici da stanziare e così via».