LA MANUTENZIONE DEL 2023: PREVENTIVA, PREDITTIVA E CON L’AIC AL CENTRO
Fra le tendenze e le innovazioni tecnologiche che Industria 4.0 ha contribuito a spingere c’è quella alla predictive maintenance che consente di limitare il rischio di guasti su macchine e impianti grazie all’elaborazione dei dati tratti dai sistemi IoT. E sempre più grazie all’intelligenza artificiale.
Il passaggio alla Manutenzione Predittiva
Uno dei momenti-chiave per l’industria manifatturiera del terzo millennio è quello del passaggio da un concetto di manutenzione preventiva delle macchine e degli impianti a quello di manutenzione predittiva. La prima consente di anticipare il possibile verificarsi di un guasto e di un conseguente stop alla produzione sulla scorta di un approccio empirico basato sulle ore e giorni di lavoro di un macchinario e quindi sul probabile livello di usura di componenti, parti e utensili. La seconda va oltre poiché capitalizza le opportunità della digitalizzazione e dell’interconnessione dei sistemi in un’ottica di IoT (Internet of Things, l’Internet delle Cose). E pertanto fa tesoro della raccolta e dell’elaborazione in tempo reale dei dati di produzione e attività restituendone un quadro più completo, puntuale attendibile, a supporto dell’efficienza e dei processi decisionali di ogni azienda. Anche per questi motivi l’intelligenza è con frequenza crescente tipica anche di componenti come i giunti.
I vantaggi
L’introduzione di comportamenti di manutenzione proattivi consente all’azienda di ottenere diversi vantaggi, a cominciare dalla possibilità di mantenere, se non aumentare, il tasso di produttività con il conseguente effetto benefico sui ricavi. Per non parlare della riduzione e ottimizzazione del numero di interventi di manutenzione che consente di gestire in modo più efficiente i costi e comporta un sensibile calo dei tempi operativi spesi in manutenzione. Non solo. L’esecuzione della manutenzione su un componente prima che questo causi un guasto critico consente, inoltre, di contenere il costo alla sola parte guasta e alla manodopera necessaria per la riparazione, anziché all’intero macchinario. Senza contare il fatto che la riduzione del numero dei guasti allunga la vita media delle apparecchiature e crea condizioni lavorative più sicure per le persone e per l’ambiente perché il rischio di incidenti critici viene notevolmente ridotto.
Intelligenza a 360 gradi
Tutti aspetti che hanno dato una spinta decisiva al mercato delle soluzioni di predictive maintenance il cui valore, secondo la società di ricerca specializzata IoT Analytics, ripresa da fonti della stampa verticale, è destinato a toccare i 28,2 miliardi di dollari entro il 2026, con una crescita di 31 punti l’anno. L’obiettivo, come ha scritto all’inizio di quest’anno Federica Meta su Il Corriere delle Comunicazioni, è «programmare la manutenzione nel momento più conveniente ed economico, permettendo di massimizzare la durata di un’apparecchiatura prima che venga compromessa». Sempre più prezioso in questo contesto è l’apporto degli algoritmi di intelligenza artificiale, strategici per l’interpretazione delle grandi moli di informazioni. La miglior gestione dei processi e la riduzione dei margini di errore trainata dall’AI dovrebbero condurre secondo Keepler Data Research a un raddoppio della produttività, per le aziende che ne fanno uso, nel giro di 30 mesi. Allo stesso tempo si avrebbe un miglioramento del 55% dell’esperienza dei clienti e del 52% di quella dei dipendenti.
È chiaro che, in uno scenario come quello appena descritto, la tendenza del comparto produttivo è fortemente orientata all’utilizzo di impianti sempre più in grado di produrre una quantità di dati rilevanti per una gestione ottimale della fase produttiva e di manutenzione.
Tale esigenza diventa un requisito fondamentale nella scelta di un impianto da utilizzare, ecco perché questa tematica rappresenta uno dei punti focali degli OEM per proporre soluzioni sempre più votate all’IIOT.
Il ruolo del fornitore di componenti risulta quindi di estrema importanza, per poter offrire soluzioni tecniche che facilitino la gestione e la raccolta dei big data, in modo tale da onorare le esigenze che il mercato richiede.
