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MANUTENZIONE PREDITTIVA

Il termine manutenzione predittiva è spesso accompagnato da Industria 4.0 o IoT. Ma non deve essere per forza un argomento così complesso.

Manutenzione predittiva e Industria 4.0

MANUTENZIONE PREDITTIVA DEFINIZIONE

Cos’è la manutenzionre predittiva? La manutenzione predittiva è un particolare tipo di manutenzione preventiva. Essa consiste nel monitoraggio costante delle condizioni di un asset attraverso l’applicazione su di esso di particolari sensori. Questi sensori forniscono dati in tempo reale che, adeguatamente processati ed elaborati attraverso modelli matematici appropriati, possono essere utilizzati per predire quando l’asset avrà bisogno di un’azione manutentiva con l’obiettivo di prevenirne guasti e fallimenti.

MANUTENZIONE PREDITTIVA E PREVENTIVA A CONFRONTO

Come abbiamo appena detto, la manutenzione predittiva rientra nella categoria più generale della manutenzione preventiva, così come descritto dalla norma UNI 10147.

Condivide dunque con gli altri tipi di manutenzione preventiva lo scopo ultimo di riuscire a determinare una diminuzione del numero di fermi macchina e in generale un incremento del ciclo di vita di un impianto o di un macchinario.

A differenza delle altre tecniche di manutenzione preventiva che consistono principalmente in ispezioni e controlli programmati, con la conseguenza che esiste sempre il rischio di effettuare un eccesso di prevenzione o di non farne abbastanza, l’adozione di modelli di analisi predittiva escludono queste possibilità.

Un approccio predittivo alla manutenzione risolve questi problemi. Attraverso questa strategia, infatti, le azioni di manutenzione sono effettuate soltanto nel momento più opportuno, quando cioè si verificano particolari condizioni, segnalate dai sensori applicati agli asset, permettendoci di prevenire un guasto senza incorrere in un eccesso di prevenzione.

A maggior ragione, la manutenzione predittiva è da considerarsi più avanzata rispetto a politiche di manutenzione correttiva, che si verificano quindi a guasto già avvenuto.

DIFFERENZA TRA MANUTENZIONE PREVENTIVA SU CONDIZIONE E MANUTENZIONE PREDITTIVA PREVENTIVA

Restando tra le tipologie di manutenzione preventiva, molto spesso la manutenzione predittiva viene assimilata alla manutenzione su condizione. In effetti, le due politiche manutentive sono per certi versi simili: entrambe si propongono di eliminare i rischi tipici di una manutenzione preventiva, come le inefficienze derivanti da un eccesso di prevenzione. Inoltre, entrambe si basano sul monitoraggio delle condizioni di un asset. La differenza rientra nell’ambito delle tecnologie utilizzate. Come abbiamo detto, infatti, l’analisi predittiva coinvolge strumenti IoT, l’intelligenza articifiale, il machine learning e i big data, tecnologie estremamente avanzate in grado di traghettare l’azienda che ne fa uso verso l’Industria 4.0.

Ciò detto, la manutenzione su condizione resta pur sempre una delle più nobili politiche di manutenzione, in grado di garantire benefici e ROI che spesso, considerando il grado di sviluppo tecnologico e la preparazione culturale che necessita, una manutenzione predittiva non potrebbe raggiungere.

BREVE STORIA DELLA MANUTENZIONE PREDITTIVA

Le aziende moderne hanno iniziato ad utilizzare strumenti di manutenzione predittiva intorno all’inizio del XXI secolo, sostituendo progressivamente i precedenti tipi di manutenzione, considerati meno efficienti. Oggi, attraverso un approccio online e tecnologie IoT (Internet of Things), le condizioni degli asset possono essere monitorate costantemente in remoto, sfruttando la connessione tra sensori IoT e il software CMMS utilizzato nelle aziende per la gestione degli impianti. Questo nuovo approccio, molto più avanzato rispetto ai precedenti, permette di ottimizzare l’allocazione delle risorse e incrementare i livelli di produzione al punto che, nell’era dell’Industria 4.0, viene considerato uno dei punti cardine per restare competitivi a livello internazionale.

TIPI DI MANUTENZIONE PREDITTIVA

A seconda della tecnologia e della sensoristica utilizzata, si può dar luogo a differenti tipi e tecniche di manutenzione predittiva. Di seguito analizzeremo brevemente i principali.

Analisi delle vibrazioni (Vibration Analysis)

Una manutenzione predittiva basata sull’analisi delle vibrazioni è forse una delle più utilizzate tecniche di monitoraggio. L’ambito applicativo più comune sono le aziende manifatturiere che le impiegano su macchinari meccanici, macchine rotanti e rotori, ma anche su intere linee di produzione e impianti in genere.

Poiché si tratta di una delle tecniche di manutenzione predittiva più largamente usate e commercializzate da più tempo, è anche una delle meno costose.

manutenzione predittiva analisi vibrazioni

Analisi Acustica

Questo tipo di analisi predittiva può essere effettuata sia sui suoni emessi da un impianto che sugli ultrasuoni. Poiché i sensori da utilizzare nei due casi sono differenti e sfruttano tecnologie diverse, anche il loro costo è estremamente variabile.

L’analisi del suono è particolarmente popolare tra i tecnici che si occupano di lubrificazione, mentre l’analisi degli ultrasuoni, generalmente più costosa, trova ambito applicativo soprattutto nei macchinari elettrici e in quelli meccanici.

manutenzione predittiva analisi acustica

Analisi agli Infrarossi

Grazie alla capacità dei sensori all’infrarosso di percepire le variazioni termiche che si verificano all’interno di un impianto, questo tipo di analisi è in grado di rilevare le anomalie legate ai livelli di temperatura di un macchinario. Per questo motivo viene spesso impiegata per identificare problemi ai sistemi di ventilazione o ai motori.

manutenzione predittiva analisi infrarossi

COME FUNZIONA LA MANUTENZIONE PREDITTIVA

Il primo passo per mettere in pratica una politica di manutenzione predittiva è ovviamente quello di stabilire che cosa ci interessa monitorare. Non solo l’impianto, dunque, ma anche quale tipo di analisi si adatta meglio alle nostre esigenze.

Effettuato questo passaggio chiave, è necessario riuscire a mettere insieme una base di dati in grado da funzionare come controllo per la valutazione dei parametri futuri. Il software CMMS che andremo ad utilizzare deve infatti essere in grado di comprendere quando si verifica un’anomalia e riuscire a riconoscerla.

Effettuati questi passaggi iniziali, tutt’altro che semplici, possiamo cominciare a monitorare i nostri impianti. Ogni qualvolta il software riscontrerà un parametro fuori norma, sarà dunque in grado di segnalarlo.

Va segnalato però come le caratteristiche di una manutenzione predittiva non si esauriscano del tutto in questi passaggi. Il vantaggio di attuare un approccio predittivo, infatti, consiste nell’essere in grado di predire il momento in cui è necessario intervenire e non fermarsi ad una mera segnalazione dell’anomalia. Dal momento in cui questa anomalia si presenta, a quello del guasto, infatti, potrebbe intercorrere un periodo anche molto lungo, durante il quale non sarebbe necessario, né vantaggioso, effettuare un’azione manutentiva. In tal caso, infatti, i benefici derivanti da tale strategia sarebbero vanificati e non potremmo più parlare di analisi predittiva ma, molto più semplicemente, di manutenzione su condizione.

COME IMPLEMENTARE UN PIANO DI MANUTENZIONE PREDITTIVA

Prima ancora di implementare un piano di manutenzione predittiva all’interno di una facility o di un’industria, è importante analizzare quello che sarà il ROI generato da tale politica. Allora stesso tempo sarà necessario effettuare un serio processo di formazione sui tecnici trasmettendo il know how necessario e fondamentale alla riuscita del progetto.

Di seguito riportiamo i vari step che sono necessari alla corretta implementazione di un piano di manutenzione predittiva:

  1. Stabilire le condizioni entro cui è necessario intervenire

Poiché sarà il team di manutenzione a decidere quali sono i limiti entro cui attenersi quando si analizzano i parametri rilevati dai sensori, è necessario farsi trovare preparati. È fondamentale infatti riuscire ad evitare che i sensori finiscano per segnalare condizioni non rilevanti o non necessarie. Esiste infatti il rischio concreto di ottenre un surplus di dati che di fatto non sono funzionali al progetto e che finirebbero soltanto per complicare ulteriormente l’analisi.

2. Installazione dei sensori IoT

L’installazione dei sensori rappresenta il momento in cui iniziamo a raccogliere le informazioni sui nostri asset.

3. Connessione dei sensori al software CMMS

Per gestire i dati collezionati, poterli analizzare e disporne in tempo reale è necessario l’utilizzo di un software CMMS in grado di importare questi parametri, monitorarli ed applicarli a modelli matematici da cui estrarre le informazioni.

4. Creazione e pianificazione di un intervento

Quando si rende necessario un intervento, il software CMMS genera in modo automatico un nuovo ordine di lavoro, assegnando sempre in maniera automatica al tecnico competente. In alternativa, sarà il responsabile ad assegnarlo manualmente attraverso la dashboard di riferimento e pianificarlo tramite il calendario di manutenzione.

BENEFICI E VANTAGGI DELLA MANUTENZIONE PREDITTIVA

Una politica di manutenzione predittiva è in grado di migliorare la qualità generale delle attività manutentive di un’azienda, generando un diffuso incremento della produttività, limitando i tempi di fermo macchina e ottimizzando l’allocazione delle risorse di cui si dispone. Alcuni tra i più importanti vantaggi che si possono ottenere dall’uso della tecnologia e l’IoT, sono:

  • incremento del ciclo di vita degli asset e riduzione dei fermi macchina
  • ottimizzazione dei costi attraverso una riduzione del lavoro, delle attrezzature utilizzate e del capitale immobilizzato necessario al mantenimento di un magazzino ricambi sovra-fornito.
  • incremento della sicurezza dei lavoratori coinvolti nei processi di produzione.

IoT e Industria 4.0

Come abbiamo visto, la manutenzione predittiva rappresenta il modello più avanzato sia da un punto di vista dei risultati che delle tecnologie impiegate, quali l’IoT, il machine learning, i big data e un software CMMS.

Senza voler necessariamente complicare ulteriormente le cose, basti dire che l’analisi predittiva rappresenta uno dei pilastri dell’Industria 4.0 per garantire alle aziende moderne l’abbattimento dei costi di manutenzione e consetire loro l’accesso a maggiori livelli di produzione e di profitto, salvaguardando così la loro competitività sui propri mercati.

Equipaggiando gli impianti produttivi di una sensoristica tecnologicamente avanzata, i macchinari generano flussi ininterrotti di dati che, inseriti a sistema e adeguatamente processati, costituiscono la base per un’analisi statistica che rappresenta il cuore dell’analisi predittiva e dell’industria 4.0.

Questo flusso di dati è generato e processato in tempo reale grazie all’integrazione tra IoT, sensori wirless e sistemi CMMS. La manutenzione predittiva passa dunque attraverso l’accesso a big data, algoritmi di calcolo complessi e il machine learning che garantiscono un’analisi estremamente precisa delle condizioni di un asset. Ciò rappresenta la chiave dell’industria 4.0, in grado di offrire ampi margini di miglioramento rispetto all’ottimizzazione della produzione e un abbattimento dei costi e dei tempi di inattività di un impianto che soltanto fino a poco tempo erano del tutto insperati e irrangiungibili attraverso altre tipologie di manutenzione.

manutenzione predittiva sensori IoT

CONCLUSIONI

Ad oggi, la manutenzione predittiva non è ancora cosa adatta a tutti. Specialmente per quelle aziende che hanno già implementato piani di manutenzione programmata riscontrando buoni risultati. Queste potrebbero infatti ottenere un ROI maggiore attraverso la molto più semplice e meno costosa implementazione di un sistema CMMS, considerando inoltre che questo rappresenterebbe comunque il primo passo da compiere per l’adozione di un piano di manutenzione predittiva.

Sicuramente, un giorno non molto lontano, grazie ad un progresso tecnologico inarrestabile, le tecniche di manutenzione predittiva diventeranno accessibili a tutti, ma per il momento i più grossi benefici sono riscontrati da realtà più grandi, che dispongono di budget più consistenti e possono trarre benefici maggiori da queste politiche, riusciendo a risparmiare denaro e innalzare i loro profitti.

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