La manutenzione predittiva per una gestione intelligente degli asset
La manutenzione predittiva abilita modelli basati sull'Asset-as-a-Service, che consente di investire nei prodotti in base al loro utilizzo, senza costi fissi anticipati.
La maggior parte delle aziende operative in ambito industriale si basa su un approccio reattivo o preventivo per l’ispezione e la manutenzione delle attrezzature, effettuando controlli a intervalli regolari. Tuttavia, queste strategie non risultano più così efficienti.
Le operazioni di manutenzione e riparazione (Maintenance and Repair Operations – MRO) sono tra le attività più importanti delle aziende moderne del settore industriale, consentendo di operare in modo più agile, con un impatto significativo su produttività e ritorni di investimento. In particolare, un ruolo importante viene giocato dalla gestione e manutenzione degli asset fisici, come macchine e strumenti utilizzati negli ambienti produttivi. Per questo motivo, le aziende sono sempre alla ricerca di nuove e avanzate modalità per la loro gestione, a cui destinano investimenti importanti.
Quale approccio adottare?
Uno degli approcci più semplici e diffusi alla manutenzione delle macchine è quello correttivo, che ne prevede la riparazione o sostituzione in caso di guasto. Questo metodo, tuttavia, non risulta molto efficace, in quanto può comportare tempi di inattività della produzione, dovuti alla necessità di interrompere le operazioni al fine di sostituire un determinato apparato.
Per questo la maggior parte delle aziende impiega un modello alternativo per gli asset principali, definito di manutenzione preventiva, che prevede la sostituzione o la manutenzione dei macchinari prima del loro termine vita nominale. Grazie a questo approccio, si evitano tempi di fermo della produzione non pianificati, in quanto non si raggiunge mai la fine del ciclo di vita degli asset. Non è per forza il metodo più economico, perché tende a ridurre la vita del prodotto, e per questo alcune aziende optano per una manutenzione basata sulle condizioni effettive di un macchinario, prima che si verifichi un guasto.
Giovanni Prinetti, European Solutions Marketing Manager di Allied Telesis
Una delle più popolari è la manutenzione predittiva, che sfrutta le previsioni sulla vita utile residua e sul fine vita dell’asset, programmando interventi nel momento più opportuno, evitando fermi macchina e ottimizzando l’efficienza complessiva delle apparecchiature. Tuttavia, la sua adozione è impegnativa, poiché non esiste un modo semplice e univoco per prevedere e anticipare i guasti degli asset industriali.
Negli ultimi anni, la spinta dell’Industria 4.0, con IoT e IIoT, ha permesso alle aziende di raccogliere grandi quantità di dati digitali sui propri sistemi di produzione, facilitandone l’implementazione con benefici economici tangibili. La manutenzione predittiva è diventata una delle applicazioni più popolari grazie al suo comprovato ritorno sull’investimento e la sua ampia applicabilità in quasi tutti i settori industriali, tra cui quello manifatturiero, petrolifero e gas, minerario, di edifici intelligenti e altri.
Affidarsi all’analisi predittiva per ottimizzare attività e investimenti
Lo sviluppo di soluzioni di manutenzione predittiva sfrutta i grandi volumi di dati digitali provenienti da sensori, sistemi di produzione e applicazioni aziendali, che vengono elaborati da algoritmi analitici avanzati come Machine Learning e Intelligenza Artificiale, per aiutare a valutare le condizioni delle apparecchiature. È possibile applicare algoritmi di analisi predittiva ai dati provenienti da vari dispositivi come sensori di vibrazione, sensori di temperatura, di consumo energetico, acustici, dispositivi a ultrasuoni e di imaging termico. Ulteriori informazioni che vengono sfruttate sono quelle provenienti dai sistemi informativi aziendali (come gli ERP), ad esempio sulla qualità della produzione e sull’analisi dell’olio delle macchine, affinché forniscano insight utili sul funzionamento e le condizioni dell’impianto.
Pilastri delle soluzioni di manutenzione predittiva, vi sono e infrastrutture e le tecnologie digitali, come quelle di rete ad alta velocità, le piattaforme Big Data e le tecnologie di analisi avanzate. Le soluzioni di Allied Telesis offrono una forte proposizione in termini di valore quando si tratta di implementare piattaforme di acquisizione dati affidabili per la manutenzione predittiva. Fornisce reti resilienti, in grado di sopravvivere a interruzioni di link e rotture di apparati, grazie ad architetture e tecnologie robuste e appropriate, permettendo, inoltre, di sostituire i dispositivi senza interrompere il servizio di rete.
Allied Telesis implementa la manutenzione predittiva per i suoi dispositivi con le funzioni di AMFPlus, che ricevono i dati da tutti gli apparati di rete e lo stato di occupazione di ogni link, fornendo una visione di insieme dello stato di salute della rete ed eventuali criticità.
Total Autonomous Networking consente alle aziende di produzione di centralizzare il controllo e la gestione di più dispositivi, supportando al contempo i servizi di ripristino e provisioning, sempre più importanti. Offre funzionalità di configurazione della rete versatili, basate sull’analisi del traffico wireless, che viene utilizzata, in particolare, per capire come configurarla al meglio al fine di soddisfare la domanda. Inoltre, facilita la creazione di soluzioni WAN ad alte prestazioni, che garantiscono lo streaming affidabile dei dati di manutenzione provenienti da diversi dispositivi verso il cloud.
Oltre alla riduzione dei tempi di inattività e all’aumento dell’efficienza complessiva degli apparati, la manutenzione predittiva abilita una serie di nuovi modelli aziendali di manutenzione basati sul paradigma Asset-as-a-Service (AaaS), che consente ai responsabili della manutenzione di investire nei prodotti in base al loro utilizzo, senza costi fissi anticipati. A tal fine, sfruttano le informazioni sulle condizioni e sullo stato di salute degli asset per pianificare le operazioni di manutenzione, riparazione e assistenza sul campo e offrono visibilità sullo stato degli asset e sulle operazioni di manutenzione che devono essere eseguite. In questo contesto, è possibile anche implementare modelli di Maintenance-as-a-Service (MaaS), che addebitano ai clienti la fornitura di informazioni su manutenzione e riparazione. Tutto questo permetterà di ottimizzare risorse, tempi e investimenti, permettendo alle aziende di concentrarsi sulle attività di business riducendo gli sforzi nella gestione.
