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Parlare di gestione interventi prima e dopo lo sviluppo e la diffusione di sistemi di manutenzione predittiva significa parlare di due mondi profondamente diversi tra loro. Un po’ come pensare al modo di comunicare e lavorare prima dell’invenzione dei cellulari e paragonarlo a quello attuale in cui gli smartphone sono spesso i device più utilizzati.

 

L’importanza della manutenzione

Partiamo da una considerazione generale: qualsiasi business che si basi sull’impiego di macchinari rende di fatto indispensabile l’implementazione di piani di manutenzione precisi e puntuali, essenziali per mantenere efficienti le macchine e per le aziende produttrici per assicurare un servizio di assistenza di livello.  Guasti, anomalie o fermi macchina improvvisi dovuti a trascuratezza possono causare danni tecnici seri, da riparazioni costose fino alla sostituzione di interi macchinari e danni economici ancora più gravi per l’azienda che deve interrompere la propria attività.

Sappiamo bene che oggi la maggior parte dei macchinari, quando raggiungono valori considerati pericolosi, si arrestano automaticamente per ovvie ragioni di sicurezza. Ma restare con una macchina ferma, anche solo per un giorno o due, può rappresentare un danno enorme.

Da una trentina di anni ormai, le tradizionali tecniche di manutenzione reattiva che per molti anni hanno costituito lo standard nella manutenzione industriale sono state superate da programmi di manutenzione programmata.

 

Dalla manutenzione reattiva a quella predittiva

Ma solo negli ultimi anni, grazie allo sviluppo di nuove tecnologie come l’Internet delle cose (IoT) la gestione interventi ha subito un salto di qualità decisivo attraverso la cosiddetta manutenzione predittiva.

In un ecosistema IoT, i sensori permettono ai macchinari di “dialogare” costantemente con sistemi informatici che raccolgono i dati e analizzano i flussi di lavoro, consentendo alle aziende di intervenire prima ancora che il guasto si verifichi. Anzi, il macchinario stesso, nel momento in cui rileva anomalie o perdite di prestazioni, informa gli operatori. Per rilevare queste anomalie o cause potenziali di imminenti guasti si utilizzano tecnologie di data analysis e sistemi di machine learning.

Come risulta evidente, i vantaggi sono notevoli perché queste tecnologie forniscono dati in realtime che, inseriti all’interno di modelli predittivi sempre più precisi ed affidabili, oggi sono in grado di determinare quando qualcosa sta per rompersi, o qual è la vita residua di una macchina.

Quella che per l’azienda cliente si traduce in maggiore efficienza, per i produttori diventa l’elemento che permette di:

  • Prevenire i guasti;
  • Gestire efficacemente gli interventi;
  • Ottimizzare la gestione di componenti e ricambi.

 

Il metodo della manutenzione predittiva si basa sulla possibilità di monitorare tutte le variabili indicative delle condizioni della macchina. L'obiettivo è quello di ottenere un'indicazione delle condizioni meccaniche e non, dello stato di salute della macchina in modo che possa essere utilizzata e manutenuta in modo puntuale, sicuro ed economico.

 

Come cambia la gestione interventi

Grazie a queste innovazioni tecnologiche, le aziende produttrici di macchinari hanno a loro disposizione tutto quello che serve per programmare le manutenzioni e il servizio di assistenza post vendita nel modo più efficace, performante e vantaggioso.

Significa:

  • Programmare gli interventi secondo un calendario preciso;
  • Gestire priorità e urgenze nel modo migliore;
  • Avere la possibilità di inviare sempre il personale più indicato per il tipo di impianto/macchinario;
  • Ottimizzare la gestione dei ricambi e i processi di approvvigionamento.

 

Questo è un risparmio di tempi e costi considerevole, non è un caso che solo i produttori di macchinari, che sanno sfruttare queste innovazioni tecnologiche, possono offrire ai clienti, oltre alla vendita, un servizio di manutenzione di livello superiore. Quello che una volta era considerato un plus (ovvero l’assistenza post vendita) oggi con la manutenzione predittiva è più che mai un business redditizio per i produttori oltre al core business classico della vendita macchinari.

Secondo uno studio di McKinsey, la manutenzione predittiva basata su IoT aiuta a ridurre i costi di manutenzione delle macchine fino al 40%. E può anche diminuire i tempi di fermo delle apparecchiature fino al 50% nonché gli investimenti di capitale in macchinari fino al 5% estendendo la vita utile di questi ultimi.

Cosa cambia? Tutto e in meglio. Tanto per le aziende produttrici che potranno effettuare una gestione interventi infinitamente più semplice e vantaggiosa, quanto per i clienti che potranno contare su un’assistenza preventiva a tutto vantaggio della continuità operativa dello stabilimento.

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