Manutenzione Predittiva
La manutenzione predittiva è una risorsa che salvaguarda ogni asset fisico dell’azienda o dell’industria.
Linee, impianti, attrezzature e devices sono fondamentali in questo settore: influenzano direttamente l’andamento produttivo, con conseguenze in ambito economico e organizzativo. Pertanto, è importante che il loro funzionamento sia reso sicuro e stabile. Sfruttando l’innovazione tecnologica, la manutenzione predittiva si rivela utile ed efficace proprio in questo.
Cos’è la manutenzione predittiva: il suo significato
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La manutenzione predittiva è un tipo di manutenzione utile a verificare il funzionamento di impianti e attrezzature, così da evitare l’insorgere di guasti.
È un tipo di manutenzione che serve a prevenire. Come suggerisce la stessa parola, non opera a latere del malfunzionamento per ristabilire condizioni ottimali; piuttosto, s’incentra sulla prevenzione delle avarie o di cali di performance.
In ciò consiste il principale vantaggio della manutenzione predittiva rispetto a quelle di altri tipi: correttiva o reattiva e programmata.
Infatti, la prima è penalizzata dal suo intervento ex-post; ovvero, prima insorge il problema e successivamente vi si rimedia.
Ciò può essere molto controproducente e creare situazioni d’emergenza. Tant’è vero che se si verifica un imprevisto e gli asset tecnologici perdono la loro funzionalità, l’andamento produttivo può risentirne drammaticamente e causare perdite. Soprattutto quando la manutenzione non è immediata quanto serve o quando alcuni componenti di ricambio non sono subito reperibili.
La manutenzione programmata invece interviene in base all’intensità di utilizzo o alla durata di tempo di un certo strumento. Essa programma il reperimento di eventuali pezzi di ricambio e personale d’intervento, nonché i fermi macchina in tempi soddisfacenti. Tuttavia, laddove la pianificazione non sia ottimale, può accadere che il numero di interventi previsti non corrisponda a quelli necessari: laddove siano maggiori vi sarà un dispendio di risorse superfluo.
Nessuna delle due garantisce quindi un’azione capace di prevenire il danneggiamento, come invece fa la manutenzione predittiva. Questa fornisce una condizione di sicurezza e garanzia altrimenti difficilmente eguagliabile.
Come funziona la manutenzione predittiva
La manutenzione predittiva funziona tramite processi di condition monitoring: la sicurezza operativa e l’efficienza degli asset tecnologici è garantita con il monitoraggio di alcuni parametri, come temperatura e vibrazione. Ad esempio, se quest’ultima supera i valori di riferimento, ciò vale da indicatore di un malfunzionamento o di una situazione che penalizza le prestazioni. Per quanto riguarda la termografia invece, un aumento di calore può essere indicatore di usure: le parti soggette, aumentando l’attrito, si surriscaldano.
La manutenzione predittiva funziona stimando le performance generali dell’attrezzatura in periodi di normale funzionamento. In tal modo si dota di un valore di riferimento in base al quale individuare anomalie, garantendo l’opportunità di agire tempestivamente: prima che problemi risolvibili si trasformino in guasti definitivi.
Per garantire la sua azione preventiva, la manutenzione predittiva sfrutta l’IoT (Internet of Things) e il machine learning, come abbiamo visto all’interno dell’articolo sullo schedulatore informatico. Tramite sensori connessi in wireless, è infatti possibile raccogliere una grande quantità di dati in tempo reale, ottenendo informazioni utili sulle condizioni dei macchinari. Questa possibilità di monitoraggio continuo consente un intervento dettagliato e tempestivo.
Con la manutenzione predittiva quindi, il sistema produttivo viene ottimizzato e la sua funzionalità migliorata. Molti vantaggi derivano infatti dall’avere conoscenze diagnostiche degli impianti in anticipo. Questi possono essere di natura economica, ambientale e di sicurezza.
Manutenzione predittiva e machine learning
La manutenzione predittiva è resa possibile dalle tecnologie di intelligenza artificiale e machine learning. Questo si basa sull’assunto che i sistemi possano imparare dai dati: si tratta di apprendere e migliorare le performance in relazione ai dati che vengono elaborati. I modelli analitici vengono definiti automaticamente e, in base ad essi, la tecnologia valuta la necessità di intervento.
Più i sistemi sono esposti ai dati, più imparano e si adattano: in base alle elaborazioni precedenti, sono in grado di formulare decisioni adeguate.
Gli spazi di archiviazione sono facilmente reperibili, il volume e la varietà dei dati sono elevati e i processi di elaborazione sono molto potenti oltre che economici.
Per tutti questi vantaggi il machine learning si sta diffondendo a un ritmo sempre più elevato.
È proprio questa tecnologia a consentire il funzionamento della manutenzione predittiva.
Il machine learning, infatti, rende possibile l’integrazione di sensori nei macchinari industriali; questi vengono connessi in rete e così monitorati in tempo reale. In ogni momento si possono avere informazioni sullo stato di funzionamento e sulle condizioni delle attrezzature. È proprio sulla base di questi dati che il machine learning elabora dei modelli predittivi, atti ad indicare se è necessaria o meno una manutenzione, se un programma è adeguato, se un intervento può essere posticipato.
Grazie all’apprendimento, maggiore è la quantità di dati che il sistema elabora e più precise sono le indicazioni. Più informazioni ottiene dai sensori e più ne offre.
Dunque, la manutenzione viene decisamente ottimizzata garantendo performance molto efficienti.
La manutenzione predittiva nell’industria 4.0
La manutenzione predittiva e il machine learning si connettono direttamente all’industria 4.0.
È questa la nuova frontiera, per cui si parla anche di quarta rivoluzione industriale.
Essa consiste nello sfruttare la nuova tecnologia per migliorare le prestazioni e la produttività degli impianti. Ciò avviene grazie a sistemi che collaborano e che sono interconnessi.
È proprio il meccanismo di base al funzionamento della manutenzione predittiva. Tant’è vero che i sensori dei macchinari comunicano con la rete, inviando dati relativi alle proprie condizioni che, a loro volta, forniscono output informativi sul tipo di azione necessaria.
Questo tipo di meccanismo è ben compreso nella “smart production”, componente costitutiva dell’industria 4.0; la sua efficienza si basa proprio sull’interconnessione e la collaborazione tra operatori, macchine e strumenti.
Stando alle stime di Federmeccanica, l’industria 4.0 offre svariati vantaggi. Infatti, questa aiuta a ridurre il time to market e i costi, e incrementa la produttività e le informazioni disponibili sui processi di produzione.
Dunque, l’innovazione dell’industria 4.0, con tutti i suoi benefici, è stata adottata a pieno dalla manutenzione predittiva per offrire risultati più efficienti.
