Oggi la gestione degli impianti in ambito manifatturiero è ancora governata, nella maggior parte dei casi, da sistemi tradizionali di manifestazione preventiva. L’assunto iniziale è che, effettuando regolarmente una manutenzione dei macchinari, si riducono i rischi di malfunzionamenti. La manutenzione predittiva, dal canto suo, supera questo paradigma, a favore di un sistema in cui la manutenzione viene gestita in base al reale stato degli equipaggiamenti, delle forniture e dei macchinari attraverso un sistema di monitoraggio, analisi e predizione.
Le principali caratteristiche della manutenzione preventiva
In azienda la manutenzione preventiva prende diversi nomi, per esempio manutenzione pianificata, ma rimane un concetto legato principalmente a due semplici variabili: quella cronologica e quella connessa ai cicli di utilizzo e all’usura. Il presupposto iniziale è che un componente, un macchinario o un apparato si degradano dopo un certo numero di cicli di utilizzo, o dopo un certo tempo, che sono tipici per quello specifico componente.
Prima di raggiungere quella soglia, i pezzi o il sistema vengono sostituiti, ricondizionati o comunque controllati.
I principali svantaggi della manutenzione preventiva
La debolezza principale della manutenzione preventiva è che si basa su dati generici: per esempio il fatto che un motore elettrico smetta di funzionare tipicamente dopo 10.000 ore di lavoro, non significa che un guasto non possa avvenire a 7.000, perché quel determinato pezzo è fuori caratteristica. In questi casi la manutenzione preventiva si rivela inefficace.
Parimenti, dal momento che la manutenzione è un costo considerevole, effettuarla con troppa frequenza o con eccessivi margini di cautela rischia di diventare una voce di spesa soverchiante per l’azienda.
Infine, così come esistono equipaggiamenti meno durevoli della media, ne esistono altri che potrebbero essere utilizzati ancora oltre la soglia media stabilita dalle caratteristiche.
La manutenzione predittiva: gestire gli equipaggiamenti attraverso i dati
Il principio alla base della manutenzione predittiva è semplice: invece di effettuare gli interventi sulla base di parametri standard, la manutenzione viene effettuata sulla base della reale condizione dei macchinari, dei ricambi e dei materiali di consumo. Come suggerisce il nome, questo metodo di gestione si impegna a prevedere eventuali guasti e malfunzionamenti prima che si verifichino.
Per ottenere questo risultato, i sistemi vengono costantemente monitorati, e i dati così raccolti convergono in una serie di algoritmi e modelli matematici che predicono guasti e malfunzionamenti imminenti. I modelli analitici odierni garantiscono la possibilità di pianificare gli interventi di manutenzione con margini di anticipo realistici, minimizzando al contempo l’impatto sulla produzione. Inoltre, soluzioni evolute basate su machine learning e algoritmi predittivi permettono di rendere il sistema di predizione sempre più evoluto e performante, con il progredire della quantità e la qualità di dati raccolti.
Va detto che l’adozione di un sistema di manutenzione predittiva può essere sfidante, dal momento che richiede l’adozione di soluzioni tecnologiche evolute, ma i vantaggi sono numerosi.
Manutenzione predittiva e preventiva a confronto
Trattandosi di un sistema più evoluto, la manutenzione predittiva ha numerose caratteristiche che la rendono attrattiva, in particolare nei settori legati alla manifattura, dove il buono stato e l’efficienza degli impianti sono un asset di priorità.
A fronte di un investimento iniziale maggiore e della necessità di formare il personale per l’uso dei nuovi strumenti, la manutenzione predittiva offre, rispetto alla manutenzione preventiva, diversi vantaggi. Ecco quelli principali:
- Riduce i tempi di fermo macchina e migliora il tempo di operatività dei macchinari
- Aumenta il ciclo di vita di macchinari e componenti, che vengono usati in funzione della loro reale durevolezza
- Migliora la qualità dei prodotti: i macchinari sono sempre in condizioni migliori
- Riduce il rischio di danni catastrofici e incidenti collegati
- Previene guasti e malfunzionamenti non prevedibili attraverso la manutenzione preventiva
Secondo autorevoli ricerche riduce il costo di manutenzione dall’8 al 12%
Gli algoritmi di manutenzione predittiva migliorano costantemente
Abbiamo già accennato come i sistemi di raccolta e gestione dei dati utilizzati oggi siano in grado di migliorare nel tempo, sfruttando soluzioni di intelligenza artificiale e machine learning. Un altro aspetto che non deve essere sottovalutato, in particolare nelle implementazioni cloud-based, è che i modelli previsionali utilizzati vengono costantemente aggiornati e migliorati, rendendo i sistemi di manutenzione predittiva sempre più efficaci nel tempo. Un’azienda che oggi ha la manutenzione fra le sue principali voci di costo dovrebbe senza dubbio valutare l’opportunità del passaggio a un sistema predittivo, che garantisca una maggiore efficienza e un contenimento dei costi.