In un impianto manifatturiero e, più in generale, in ogni attività basata sull’impiego di macchinari, è necessario implementare piani di manutenzione regolare, per garantire la continuità del business. Un guasto alle macchine comporta necessariamente disservizi e, nei casi peggiori, il fermo della produzione, con ingenti perdite economiche. Per questo, per rimanere competitive sul mercato, le aziende del comparto devono garantire efficienza e continuità operativa.
Con l’avvento delle nuove tecnologie 4.0, alle tradizionali tecniche di manutenzione correttiva o reattiva, in cui la riparazione viene eseguita solo dopo il verificarsi di un malfunzionamento o un guasto, e alla manutenzione preventiva o programmata, in cui gli interventi vengono effettuati secondo tempistiche predeterminate o in funzione dell’intensità di utilizzo di un determinato asset, si è progressivamente sostituita la manutenzione predittiva. Abilitata dall’Internet of Things (IoT), è una metodologia che, utilizzando software e tecniche di condition monitoring, verifica costantemente lo stato di salute dei macchinari durante il normale funzionamento, al fine di individuare eventuali anomalie e risolverle, prima che diano luogo ad avarie, riducendo il rischio di interruzione e ottimizzando i processi. Nell’ambito manutentivo, si tratta di una tecnologia in forte crescita.
Il fattore abilitante di una manutenzione di tipo predittivo è la raccolta di dati e informazioni in tempo reale sulle condizioni di funzionamento delle macchine e il loro invio ad una piattaforma IoT. Il monitoraggio continuo dello stato dei macchinari è reso possibile dalla progressiva diffusione dei dispositivi e delle applicazioni IoT, che unitamente disponibilità di software analitici avanzati e all’evoluzione delle tecnologie di intelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML), consentono l’integrazione di sensori intelligenti nei macchinari e la loro connessione in rete.
Grazie alle informazioni raccolte sul campo, è possibile effettuare un’analisi molto dettagliata sul funzionamento dell’impianto sia durante l’installazione, in fase di set up, che in fase di esercizio. In base ai dati raccolti, è possibile elaborare dei modelli predittivi che consentono di ottimizzare la strategia di manutenzione. Sulla base della visualizzazione dei dati in tempo reale e delle serie storiche vengono, invece, effettuate delle analisi di tipo comparativo, monitorati eventuali disallineamenti dal funzionamento atteso in tempo reale e da determinati valori nominali e attivati di conseguenza degli alert per il cliente. In virtù di una capacità di auto apprendimento del contesto, conferita da soluzioni di AI e ML, piattaforme IoT evolute sono in grado di monitorare le prestazioni degli impianti, effettuare previsioni a supporto dei processi decisionali e abilitare una manutenzione predittiva, identificando eventuali guasti e anomalie di funzionamento degli impianti in modo tempestivo.
Maggiore è il volume di dati che vengono acquisiti dai sensori, migliore è la capacità di apprendimento e previsionale sulle condizioni delle macchine degli algoritmi di ML, consentendo un miglioramento continuo delle metodologie di manutenzione.
Secondo Statista, il mercato globale della manutenzione predittiva aumenterà notevolmente nei prossimi anni raggiungendo la dimensione di 64,3 miliardi di dollari USA entro il 2030. Un dato che riflette la crescita nell’adozione di questo procedimento – e delle tecnologie associate - ritenuto premiante dalle organizzazioni.
Uno dei principali motivi è da ricercarsi nella principale sfida della moderna smart factory: la prevenzione dei guasti, al fine di evitare quanto più possibile i fermi macchina e quindi garantire la business continuity, fattore determinate per la competitività sul mercato.
Non solo, però: i tool e le tecniche di condition monitoring consentono di migliorare disponibilità, affidabilità e safety delle proprie operation. I principali benefici della manutenzione predittiva e dell’IoT possono essere riassunti e classificati in cinque principali aspetti:
La manutenzione predittiva è una delle grandi sfide dell’IoT. La costante crescita della domanda di soluzioni IoT porterà inevitabilmente ad un aumento delle connessioni nei prossimi anni.
I Digital Twin (DT) saranno un alleato prezioso per la manutenzione predittiva, diventando sempre più popolari nell’approccio dell’Industria 4.0 grazie all’analisi dei dati e all’IIoT (Industrial IoT). Offrendo una conoscenza totale della vita del prodotto, i gemelli digitali forniranno strumenti previsionali sempre più specifici per applicazioni finalizzate alla manutenzione predittiva, al rilevamento dei guasti e ad operazioni di manutenzione correttiva. Grazie al modello del Digital Twin, infatti, sarà possibile esplorare più modalità di risoluzione e fare simulazioni di intervento più rapide, guidando i tecnici attraverso la realtà aumentata (Augmented Reality).
Un altro importante contributo arriverà dall’accelerazione dei processi di automazione, dall’evoluzione del percorso di trasformazione digitale delle aziende e dalla ripresa delle catene del valore. Inoltre, lo sviluppo del 5G creerà le premesse per reti più performanti grazie alle quali si affermerà in misura sempre maggiore l’Edge computing, una delle tecnologie più rilevanti per la manutenzione predittiva e non solo. Grazie alla riduzione della latenza di elaborazione, l’Edge computer porterà ad ambienti IT ibridi e distribuiti che rendono possibile monitorare facilmente le prestazioni di singoli dispositivi e delle apparecchiature ed elaborare le informazioni direttamente sul campo. I dati ottenuti in tempo reale ottimizzeranno la produzione, riducendo costi e eventi pericolosi, e velocizzeranno l’automazione delle iniziative di manutenzione predittiva.