I vantaggi della manutenzione predittiva per l’Industry 4.0

Prevenire un guasto è diventato fondamentale nella gestione del ciclo di vita degli impianti: l’obiettivo è passare sempre più da un approccio reattivo a uno predittivo. Secondo l’ISTAT “il processo di digitalizzazione delle imprese sembra distinto in due stadi o, in alcuni contesti più complessi, anche multistadio”. Nella prima fase emerge il bisogno di costruire i presupposti tecnico-culturali per l’avvio del processo di digitalizzazione, mentre nella seconda fase si procede con l’attuazione di “soluzioni applicative più utili ed efficaci per aumentare efficienza e produttività”. E voi in che fase vi trovate? Ecco tutto quello che c’è da sapere per capire a che punto siete del processo ed entrare nel dettaglio e comprendere a cosa serva la manutenzione predittiva.

Cos’è la manutenzione predittiva e a cosa serve

La manutenzione predittiva, come dice la parola stessa, permette di prevenire i malfunzionamenti delle macchine e prevedere possibili guasti inattesi. I dati di produzione vengono analizzati per identificare modelli e prevedere potenziali problemi. Il monitoraggio avviene in tempo reale e permette di programmare la manutenzione prima che esso si verifichi.

In questo processo di analisi dei dati l’Internet of Things è una parte fondamentale. Consente a diverse apparecchiature e sistemi di connettersi, lavorare insieme e condividere, analizzare ed elaborare i dati. Grazie all’IoT e all’utilizzo di sensori è possibile acquisire informazioni, comprenderle e identificare aree che richiedono un’attenzione speciale. Esempi di utilizzo di sensori per la manutenzione predittiva includono l’analisi delle vibrazioni, l’analisi dell’olio e la termografia. Al centro di tutto c’è l’elaborazione e l’analisi dei dati, di cui si cerca di fare un uso sempre più consapevole. Si va oltre l’ormai consolidata analisi dei comportamenti, impiegando nuovi canali e strumenti digitali e integrando una personalizzazione del prodotto e del servizio.

I vantaggi della digitalizzazione nell’ambito Service e Predictive Maintenance

In termini di manutenzione predittiva e industria 4.0, la digitalizzazione e i suoi benefici sono un’ulteriore evoluzione della manutenzione autonoma, ovvero un particolare tipo di manutenzione in cui gli operatori della macchina, doverosamente formati, monitorano ed eseguono manutenzioni sulle macchine continuamente senza l’intervento di un operatore specializzato che dovrebbe intervenire ad intervalli regolari. Nell’ambito della manutenzione riguardano:

• • La connettività e l’accesso rapido alle informazioni che si traduce in una risoluzione dei problemi più veloce per i clienti. In particolare sono importanti la possibilità di accesso immediato a parametri macchina in abbinamento al supporto tecnico del fornitore completo di soluzioni rapide per identificare e reperire le parti di ricambio.
  • Il monitoraggio diretto delle macchine, che può avvenire anche da remoto, con l’ulteriore possibilità di predirne il comportamento grazie alla disponibilità di basi dati relative allo storico o a funzionalità disponibili di auto-apprendimento (machine learning).
  • I principali benefici che ne derivano sono: una riduzione dei rischi di fermi macchina non previsti, la pianificazione della manutenzione basata su dati oggettivi, l’ottimizzazione dei magazzini ricambi strategici e dei costi. È stato infatti dimostrato che i programmi di manutenzione predittiva determinano una diminuzione del 25-30% dei costi di manutenzione, del 70-75% dei guasti e 35-45% dei tempi di fermo macchina. I produttori possono quindi ridurre i costi del servizio implementando nuove tecnologie industriali per monitorare il funzionamento delle macchine. Mentre gli operatori ottimizzano i programmi di manutenzione ricevendo avvisi in tempo reale sui rischi operativi, così da ottimizzare i tempi di attività e migliorare la produttività

La manutenzione predittiva potrebbe far risparmiare alle aziende circa 560 miliardi di euro entro il 2025.

Dove si colloca l’Italia rispetto agli altri Paesi sul tema della digitalizzazione?

Secondo un recente whitepaper realizzato dal Gruppo Editoriale Tecniche Nuove Spa e il contributo educazionale di Bosch Rexroth, che ha indagato lo stato della «Digitalizzazione delle PMI Italiane» l’approccio manutentivo è ancora strettamente legato all’esperienza diretta uomo-macchina e non alla disponibilità di dati oggettivi.

In virtù dei dati raccolti in questa indagine, emerge però un potenziale importante per il miglioramento che si traduce nell’evoluzione dei sistemi manutentivi verso concetti preventivi/predittivi ma anche nella possibilità di modernizzare impianti esistenti in ottica Industry 4.0 con l’introduzione di prodotti digitali.

Dallo studio di KPMG «Analisi della maturità e dei trend in ambito Customer Service nel settore dei beni strumentali» si evince che i piani di manutenzione preventiva e predittiva sono ancora poco presenti. Solo il 27% delle grandi aziende italiane ha gestito più di 10 piani nel 2018.

Soluzioni ed esempi di manutenzione predittiva Bosch Rexroth

Digital Service Assistant e i suoi vantaggi nello sviluppo della relazione con il cliente

L’obiettivo dell’App Digital Service Assistant è quello di migliorare il servizio e la relazione con i clienti, adottando un approccio proattivo. L’App fornisce una serie di servizi orientati ad assistere il cliente durante la manutenzione ordinaria o in caso di fermo macchina.

Scopri di pù nell’articolo correlato.

I vantaggi dell’analisi predittiva nell’ambito della manutenzione e il ruolo di ODiN

ODiN (Online Diagnostic Network) è la piattaforma cloud-based di Bosch Rexroth di analisi predittiva su sistemi oleodinamici. Il suo funzionamento consiste nella raccolta e trasferimento dati delle macchine al cloud nel data center Bosch in estrema sicurezza. La piattaforma consente di aumentare la tempestività dell’intervento manutentivo di circa il 50%.

Scopri di più nell’sull’analisi predittiva.

Il futuro nell’ambito Service e Manutenzione predittiva.

Giunti alla fine, abbiamo capito che in futuro le industrie utilizzeranno sempre più l’analisi dei big data, sensori intelligenti e algoritmi. Metteranno in atto sistemi intelligenti in grado di mantenere in funzione le apparecchiature per migliorare l’efficienza e aumentare la produttività, elaborando i dati che l’IoT industriale fornisce.

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Abbiamo anche capito però che non basta ricevere “dati” dalle macchine ma è necessario trasformarli in informazioni utili per trovare non solo l’origine dei malfunzionamenti e mettere in atto le giuste azioni affinché il problema non si manifesti ma anche garantire la continuità produttiva degli impianti.

Nell’ambito della manutenzione la sfida è quindi cercare di contribuire a trasformare la mentalità da reattiva e preventiva a predittiva. Manutenzione non come costo ma come risorsa vitale per garantire la massima produttività degli impianti con la migliore qualità.