reichelt elektronik cerca di sfatare i falsi miti relativamente alla manutenzione e all’assistenza macchinari, suggerendo un approccio diverso e più strategico. Una delle sfide cui l’industria multi settore si trova oggi di fronte riguarda la gestione dei processi manutentivi e dell’assistenza a macchinari e attrezzature tecnologiche. La complessità dell’argomento ha generato incomprensioni, che nel tempo si sono trasformate in veri e propri miti da sfatare.
Competitività e concorrenza
Le motivazioni sono molteplici: il rapido progresso tecnologico e la digitalizzazione hanno contribuito a generare macchinari altamente specializzati, da adattare all’impiego nello specifico settore, il tutto in uno scenario altamente interconnesso. La mancanza di personale qualificato, la crescente quantità di dati che questo tipo di macchine elaborano, il conseguente aumento degli standard di sicurezza e di conformità per chi li adotta e gestisce, aumentano il carico di lavoro. D’altro canto, la competitività e la concorrenza sui prezzi sono la nuova spada di Damocle per le aziende.
Assistenza macchinari – Combattere i pregiudizi e sfatare i falsi miti
Jan Pakusa, Product Manager Power Supplies / Test & Measurement di reichelt elektronik Sebbene l’ottimizzazione dei processi riesca in parte a mitigare le sfide per il settore, permangono ancora numerosi pregiudizi che portano a considerare la manutenzione e l’assistenza come questioni marginali e trascurabili. È fondamentale superare questa visione, sfatare i falsi miti e garantire così un aumento duraturo dell’efficienza e dell’affidabilità di macchine e sistemi.
I cinque miti da sfatare
Ecco di seguito i cinque miti riguardo i processi di manutenzione che è necessario sfatare per favorire il progresso dell’industria.
Primo mito. La manutenzione è necessaria solo per la risoluzione di problemi. Innanzitutto, le attività di manutenzione devono avvenire regolarmente come parte di un processo continuo e costante, volto a mantenere l’efficienza del macchinario. La manutenzione predittiva, in particolare, è necessaria per prevedere le esigenze di manutenzione future. I sensori delle macchine e degli impianti raggruppano i dati in un unico luogo, ad esempio su una piattaforma cloud. Qui vengono sottoposti a un’analisi completa con l’aiuto di algoritmi e intelligenza artificiale (AI). Identificando i potenziali problemi in una fase precoce, è possibile ridurre al minimo i tempi di fermo, aumentare l’efficienza e prolungare la vita di un macchinario. Ciò contribuisce a garantire il funzionamento regolare delle risorse critiche.
Investire per risparmiare
Secondo mito. La manutenzione non crea valore e comporta solo spese. È vero il contrario: una manutenzione e un’assistenza efficaci portano a un miglioramento della disponibilità dell’impianto e dell’efficienza complessiva. Evitando così guasti e riparazioni costose e garantendo la funzionalità continua del sistema. La durata operativa del macchinario si estende, riducendo la frequenza con cui è necessario acquistare nuovo hardware.
I macchinari così gestiti lavorano in modo più efficiente e consumano meno energia, con una conseguente riduzione dei costi e dell’impronta ecologica. La qualità dei prodotti fabbricati o dei servizi forniti viene mantenuta e la soddisfazione dei clienti incoraggiata. Inoltre, diminuiscono i rischi potenziali per i dipendenti e per l’ambiente, e vengono maggiormente rispettati gli standard di sicurezza.
Necessità di una manutenzione costante
Terzo mito. Le macchine o gli impianti digitalizzati non hanno bisogno di manutenzione. Le macchine e gli impianti digitali, nonostante si basino su una tecnologia estremamente avanzata, richiedono una manutenzione costante, esattamente come le macchine tradizionali. Le componenti fisiche, ad esempio, sono altrettanto soggette a usura, mentre il software e gli algoritmi necessitano di regolari aggiornamenti. I sensori e l’hardware possono essere esposti a variabili condizioni ambientali, come il calore elevato, e quindi devono essere controllati. Il rilevamento tempestivo dei problemi garantisce un funzionamento costante e sicuro, a beneficio delle prestazioni degli apparecchi.
Sfatare i falsi miti su manutenzione e assistenza dei macchinari
Quarto mito. Non è necessario impiegare personale qualificato per una manutenzione professionale. Macchinari e attrezzature complesse richiedono competenze specifiche per una manutenzione sicura ed efficace. Solamente del personale altamente specializzato può comprendere i dettagli tecnici, i processi operativi e le linee guida di sicurezza necessarie. Oltre a valutare i potenziali rischi e identificarli tempestivamente; e applicare le procedure di manutenzione appropriate ed eseguire correttamente le riparazioni. Senza le competenze adeguate, è più facile incorrere in errori, manipolazioni improprie o addirittura incidenti, che possono causare guasti, aumento delle spese e interruzioni indesiderate delle attività.
Assistenza macchinari – Puntare sulla pianificazione
Quinto mito. La produzione si ferma completamente o addirittura crolla durante la manutenzione. Un intervento di manutenzione efficiente su macchine e impianti, che non comporti un’ampia interruzione della produzione, richiede una pianificazione dettagliata e l’utilizzo di strategie mirate. Tra queste, ci sono:
Programmare le finestre di manutenzione nei periodi di basso utilizzo.
Eseguire riparazioni individuali su componenti specifiche non interrompendo il funzionamento dei macchinari.
Utilizzare sistemi paralleli e ridondanze.
Applicare tecniche di manutenzione come le riparazioni in loco.
Assumere team di manutenzione specializzati.
Implementare sistemi di monitoraggio in tempo reale per il rilevamento precoce dei problemi.
Tecnologie e formazione
Jan Pakusa L’industria italiana può affrontare le crescenti sfide della manutenzione e dell’assistenza investendo da un lato in una formazione mirata e dall’altro nelle più recenti tecnologie. I corsi di formazione forniscono ai dipendenti le competenze necessarie per la gestione di apparecchiature altamente specializzate. L’intelligenza artificiale e il machine learning garantiscono un’elaborazione efficiente della crescente quantità di dati e sono in grado di fare previsioni precise sulle esigenze di manutenzione.
Jan Pakusa, Product Manager Power Supplies / Test & Measurement di reichelt elektronik
