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Manutenzione 4.0: modelli predittivi, machine learning, prospettive future e sfide da affrontare.
La sfida della Manutenzione 4.0 viene vinta quando si riesce a raggiungere una visione in ambito manutentivo a 360 gradi, mantenendo il focus sull'oggetto fisico della manutenzione. Per arrivare all'obbiettivo è quindi importante che tutto lo scenario possa essere supportato accuratamente da persone formate e da strumenti software adeguati.
Modelli Predittivi e Machine Learning in Ambito Manutentivo: Ottimizzazione dell'Efficienza Industriale
Nel panorama industriale odierno, la manutenzione efficace delle attrezzature e dei macchinari rappresenta un elemento cruciale per garantire la continuità operativa e la massima produttività. In questo contesto, i modelli predittivi e la Machine Learning stanno emergendo come strumenti fondamentali per ottimizzare le strategie di manutenzione, consentendo alle aziende di anticipare e prevenire guasti, riducendo i tempi di inattività e i costi associati.
Nonostante i numerosi vantaggi, l'implementazione di modelli predittivi e machine learning nell'ambito manutentivo presenta anche alcune sfide. Tra queste, la necessità di garantire la qualità e l'integrità dei dati, la formazione del personale e l'integrazione dei sistemi informatici esistenti.
Tuttavia, con la rapida evoluzione delle tecnologie digitali e l'incremento della disponibilità di dati, le aziende che investono nell'implementazione di modelli predittivi e machine learning possono ottenere significativi vantaggi competitivi nel mercato globale.
Il Potere dei Dati: Una Rivoluzione nella Manutenzione Industriale
L'avvento dell'Internet of Things (IoT) e la diffusione di sensori intelligenti hanno reso possibile la raccolta massiccia di dati provenienti dai macchinari e dagli impianti industriali. Questi dati, se correttamente analizzati e interpretati, forniscono preziose informazioni sullo stato di salute degli asset e sui possibili guasti imminenti.
L'Applicazione del Machine Learning
Attraverso algoritmi di machine learning, è possibile elaborare enormi quantità di dati in tempo reale per identificare pattern e anomalie che potrebbero indicare problemi imminenti. I modelli predittivi basati su machine learning possono analizzare lo storico dei dati di manutenzione, le condizioni operative e altri fattori rilevanti per predire con precisione quando un macchinario potrebbe aver bisogno di manutenzione preventiva.
Benefici Tangibili dei Modelli Predittivi e del Machine Learning
L'implementazione di modelli predittivi e di machine learning nell'ambito manutentivo porta con sé una serie di vantaggi tangibili per le aziende:
- Riduzione dei Costi di Manutenzione: Identificando e intervenendo sui problemi prima che si verifichino, le aziende possono evitare costosi tempi di inattività e interventi di manutenzione correttiva.
- Aumento della Produttività: Mantenendo i macchinari in condizioni ottimali, si riducono i tempi di fermo e si ottimizza l'utilizzo delle risorse produttive.
- Miglioramento della Sicurezza: La prevenzione dei guasti riduce il rischio di incidenti sul luogo di lavoro, contribuendo a garantire un ambiente di lavoro più sicuro per i dipendenti.
- Pianificazione della Manutenzione Ottimizzata: I modelli predittivi consentono alle aziende di pianificare interventi di manutenzione in modo più efficiente, ottimizzando l'utilizzo delle risorse e riducendo i costi associati.
- Competitività sul Mercato: Le aziende che adottano approcci innovativi alla manutenzione possono distinguersi dalla concorrenza, offrendo servizi più affidabili e di alta qualità ai propri clienti.
Prospettive Future e Sfide da Affrontare: Manutenzione 4.0
Con l'adozione di questi nuovi modelli il concetto di manutenzione non può essere più confinato esclusivamente nell'ambito della gestione delle squadre di operatori che eseguono i lavori di manutenzione. Una efficace ed efficiente manutenzione 4.0 non può prescindere solamente dalla gestione "standard" del ciclo di vita del bene (o asset).
I principi chiave per il sistema di gestione degli asset diventano quindi:
- Garantire controllo nell'organizzazione aziendale che possiede l'asset, e gestire informazione e conoscenza associate all'asset.
- Collaborare tra più discipline/funzioni (interne/esterne all'organizzazione) per decisioni con orientamento alla vita dell'asset (e quindi stimolare obiettivi di lungo termine).
- Gestire i diversi tipi di rischio operativo rilevanti (i.e. pericolo, incertezza, opportunità), sapendo agire con le "giuste" priorità.
- Valutare le scelte di configurazione e di gestione degli asset considerando non solo gli impatti locali, ma anche gli impatti "sistemici" sul processo esercito.
- Acquisire dati sul funzionamento degli impianti, direttamente dalla macchina, dall'asset, per poterne analizzare in modo previsionale il proprio stato di funzionamento
Tutto ciò significa ripensare sia gli strumenti tecnici che quelli organizzativi dell'attività manutentiva.
Manager di Manutenzione
Quanto successo negli ultimi anni (dai crolli dei viadotti ai deragliamenti dei treni o a più comuni avarie a impianti industriali) evidenzia notevoli carenze a livello manageriale, a partire dai vertici (CEO), ai direttori, ai responsabili di manutenzione.
Dando per scontato la buona fede a tutti i livelli, dobbiamo riconoscere che raramente il management di una azienda si rende pienamente conto di cosa vuole dire avere una efficiente organizzazione della manutenzione, adeguata alle necessità presenti e future e impostata sulla corretta gestione degli asset.
In particolare è necessario che per ciascuna attività vengano individuati e documentati ruoli e responsabilità assegnati alle diverse figure professionali coinvolte e le necessarie competenze. Il Responsabile della gestione della Manutenzione non dovrebbe nascondersi dietro "imposizioni" di carattere economico o peggio e dovrebbe avere sotto controllo, non solo per sentito dire, tutta la filiera del lavoro. È forse la cosa più complicata, in particolare in settori in cui vigono appalti, sub appalti e sub/sub appalti con rapporti non sempre chiari e in cui la formazione spesso è una parola vuota.
Il Responsabile della manutenzione dovrà assumere sempre più ruolo e compiti di "Manager della Manutenzione", essere sempre più coinvolto nella definizione del futuro dell'impresa.
Il manager della manutenzione deve avere il futuro come tempo strategico poiché, assicurando il presente più efficiente/efficace possibile deve nel contempo operare per un futuro certo per il sistema aziendale. Il futuro certo, per quello che può esserlo con una corretta analisi dei rischi, per il sistema aziendale significa definire le configurazioni tecniche necessarie ad assicurare i migliori risultati economici per il futuro.
La mancanza della visione futura danneggia come ovvio tutta l'impresa ma in particolare il manager della manutenzione viene colpito per gli impatti sulla struttura organizzativa della manutenzione.
In conclusione, i modelli predittivi e la machine learning stanno rivoluzionando l'approccio alla Manutenzione Industriale, consentendo alle aziende di anticipare e prevenire guasti, ottimizzare le risorse e migliorare la produttività complessiva. L'adozione di queste tecnologie rappresenta una scelta strategica per le aziende che mirano a rimanere competitive e innovative nel contesto industriale moderno. Questa visione futura deve essere ben recepita e supportata dal management aziendale e da tutto il team di manutenzione supportato da adeguati strumenti tecnologici.
Settori: Industria 4.0, Informatica, Intelligenza artificiale, Manutenzione 4.0, Manutenzione industriale, Software industriale
Mercati: Manutenzione industriale
Parole chiave: Machine learning, Manutenzione 4.0
