La gestione degli interventi di manutenzione degli stabilimenti industriali o di infrastrutture complesse ricopre, giorno dopo giorno, un ruolo sempre più strategico e ridurre i malfunzionamenti al minimo è un obiettivo che non è mai stato altrettanto perseguibile. Scopriamo assieme come la manutenzione predittiva è in grado di migliorare i processi e, soprattutto, minimizzare l’impatto di errori, rallentamenti o addirittura blocchi!
Le tipologie di manutenzione: un confronto
I metodi per gestire un guasto si dividono in tre tipologie: correttivo, preventivo e predittivo.
La manutenzione correttiva viene applicata nel momento in cui il guasto è già avvenuto. Questa tipologia di manutenzione non richiede alcun tipo di pianificazione, è vero, ma la gestione del problema vede la produzione penalizzata nel corso dell’intero intervento, generando perdite dovute al tempo investito e alle spese generate per far fronte all’accaduto.
Il secondo tipo di manutenzione, definito preventivo, invece, richiede attività programmate volte a mantenere la struttura al massimo della sua performance. Questo genere di manutenzione è sicuramente più efficace e meno dispendioso rispetto a quello correttivo, ma non rappresenta l’optimum, che invece è rappresentato dalla manutenzione predittiva. Perché? Semplice! Rispetto alla manutenzione preventiva, quella predittiva assicura che una macchina da manutenere si spenga solo poco prima di un imminente guasto: ne consegue una riduzione del tempo totale di inattività e un costo per la manutenzione meno elevato.
Come funziona l’Intelligenza Artificiale e manutenzione predittiva per l’automazione?
La manutenzione predittiva sfrutta elementi di Intelligenza Artificiale per poter valutare e monitorare le prestazioni di una macchina in Real Time. A rendere tutto ciò possibile è l’IoT, ovvero l’Internet of Things, che consente la connessione tra diversi sistemi di analisi e condivisione di dati. Così facendo, vengono acquisite le informazioni necessarie per identificare i punti di vulnerabilità nel sistema, prevedendo un vulnus che potrà causare disservizi o malfunzionamenti della macchina.
Come traggono vantaggio le aziende dalla manutenzione predittiva?
Uno studio attesta che i programmi di manutenzione predittiva portano ad un aumento decuplicato del ROI, una limitazione del 25 – 30% dei costi di manutenzione, una minimizzazione del 70 – 75% dei guasti e una riduzione del 35 – 45%. (Fonte: Automationtomorrow). Ecco perché è fondamentale prevedere un disservizio prima che avvenga, governando progetti di analisi (data discovery) e di previsione (forecasting, prediction/classification) grazie all’impiego di metodologie di machine learning all’avanguardia, in grado di costruire soluzioni su misura per rispondere al meglio alle esigenze della singola azienda nell’ incrementare l’efficienza dei processi produttivi.
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