Superare la manutenzione preventiva con la trasformazione digitale
Regesta srl
Per qualsiasi azienda che operi nel campo delle attività produttive, lo stato di salute dei macchinari è vitale. Per questo motivo, la manutenzione è una delle attività chiave: fare in modo che gli equipaggiamenti siano sempre in condizioni di funzionamento ottimali è, in molti casi, importante almeno quanto la produzione stessa. Tipicamente nelle aziende non digitali esistono due modelli tradizionali, molto spesso applicati in modalità ibrida: la manutenzione proattiva e la manutenzione preventiva.
Manutenzione preventiva: un modello efficace ma superato
Il modello della manutenzione proattiva è per la verità il meno efficiente: in parole povere si interviene in seguito a una rottura o un malfunzionamento. Si tratta di una modalità operativa così poco efficiente che, nell'era pre digitale, la maggior parte delle aziende strutturate, anche nel settore manifatturiero, sono passate alla manutenzione preventiva.
Il meccanismo alla base di questa è semplice: basandosi su specifiche, serie storiche, esperienza pregressa ed eventualmente strumenti di misura presenti sui macchinari, si interviene pianificando la manutenzione tentando di prevedere i possibili malfunzionamenti. La manutenzione preventiva può avvenire su base rigidamente periodica (in alcuni casi anche per ragioni normative) oppure su base contingente, qualora i macchinari dispongano di un basilare sistema di monitoraggio e, per esempio, siano presenti elementi consumabili o parti soggette a usura.
Il modello della manutenzione preventiva, in ogni caso, implica una serie di costi fissi, non sempre giustificati. Per esempio, poiché il fine vita di alcuni elementi è calcolato su base statistica, senza nessuna adesione all'unità realmente installata. Il che presenta due debolezze opposte: nel caso di una unità fallata o comunque sottospecifica non protegge da eventuali guasti accidentali, mentre nel caso di unità più durature della media, o di errato dimensionamento della frequenza di intervento, costringe alla sostituzione prematura.
Manutenzione preventiva e predittiva: il confronto fra i due modelli
Chiaramente il mondo reale offre scenari più complessi: nel caso sopra citato, per esempio, un addetto potrebbe verificare di persona lo stato dell'unità da sostituire ed eventualmente ripianificare la sostituzione. Ma rimane un margine di costi considerevole, che la manutenzione preventiva non è in grado di abbattere.
La manutenzione predittiva, dal canto suo, ne rappresenta in qualche modo l'evoluzione. L'idea fondante di questa modalità è in realtà piuttosto semplice: attraverso la misurazione costante dei parametri di un macchinario è possibile prevedere in maniera puntuale l'approssimarsi di rotture, inefficienze e fermi macchina. Qui entra in gioco la trasformazione digitale: il monitoraggio necessario per effettuare una manutenzione preventiva efficace, infatti, è possibile grazie agli strumenti tipici di Industria 4.0, primo fra tutti l'Industrial IoT, che permette di leggere, monitorare e raccogliere i dati in tempo reale.
Oltre a permettere letture e monitoraggio dei macchinari, l'archiviazione dei dati permette anche di utilizzarli per costruire una base statistica sempre più affidabile. In questo modo il modello predittivo dell'azienda diventa sempre più affinato, efficiente e specifico.
Manutenzione preventiva
Manutenzione predittiva e preventiva: un vantaggio economico considerevole
I vantaggi della manutenzione predittiva rispetto alla preventiva sono tutt'altro che teorici. Secondo una ricerca di McKinsey le aziende manifatturiere che hanno adottato modelli di manutenzione predittiva hanno ridotto i costi di manutenzione in una misura che va dal 18 al 25 per cento, ma non solo. Rendendo più puntuale la manutenzione e riducendo il numero di interventi programmati non realmente funzionali, hanno aumentato la disponibilità degli asset di una percentuale che va dal 5 al 15%, di fatto aumentando efficienza e produttività.
Questo dimostra come l'applicazione della trasformazione digitale sia un tema tutt'altro che destinato a rimanere negli uffici, anzi: sono proprio i reparti e i dipartimenti produttivi a ottenere i maggiori vantaggi da una strategia di transizione digitale implementata nel modo corretto. Chiudiamo pensando, per esempio, alla possibilità di prevedere in modo affidabile eventi distruttivi o catastrofici, o comunque di ridurre in modo significativo le probabilità che accadano. Con tutte le ricadute positive del caso anche in termini di sicurezza sul lavoro e benessere dei lavoratori.
Il meccanismo alla base di questa è semplice: basandosi su specifiche, serie storiche, esperienza pregressa ed eventualmente strumenti di misura presenti sui macchinari, si interviene pianificando la manutenzione tentando di prevedere i possibili malfunzionamenti. La manutenzione preventiva può avvenire su base rigidamente periodica (in alcuni casi anche per ragioni normative) oppure su base contingente, qualora i macchinari dispongano di un basilare sistema di monitoraggio e, per esempio, siano presenti elementi consumabili o parti soggette a usura.
Il modello della manutenzione preventiva, in ogni caso, implica una serie di costi fissi, non sempre giustificati. Per esempio, poiché il fine vita di alcuni elementi è calcolato su base statistica, senza nessuna adesione all'unità realmente installata. Il che presenta due debolezze opposte: nel caso di una unità fallata o comunque sottospecifica non protegge da eventuali guasti accidentali, mentre nel caso di unità più durature della media, o di errato dimensionamento della frequenza di intervento, costringe alla sostituzione prematura.
Manutenzione preventiva e predittiva: il confronto fra i due modelli
Chiaramente il mondo reale offre scenari più complessi: nel caso sopra citato, per esempio, un addetto potrebbe verificare di persona lo stato dell'unità da sostituire ed eventualmente ripianificare la sostituzione. Ma rimane un margine di costi considerevole, che la manutenzione preventiva non è in grado di abbattere.
La manutenzione predittiva, dal canto suo, ne rappresenta in qualche modo l'evoluzione. L'idea fondante di questa modalità è in realtà piuttosto semplice: attraverso la misurazione costante dei parametri di un macchinario è possibile prevedere in maniera puntuale l'approssimarsi di rotture, inefficienze e fermi macchina. Qui entra in gioco la trasformazione digitale: il monitoraggio necessario per effettuare una manutenzione preventiva efficace, infatti, è possibile grazie agli strumenti tipici di Industria 4.0, primo fra tutti l'Industrial IoT, che permette di leggere, monitorare e raccogliere i dati in tempo reale.
Oltre a permettere letture e monitoraggio dei macchinari, l'archiviazione dei dati permette anche di utilizzarli per costruire una base statistica sempre più affidabile. In questo modo il modello predittivo dell'azienda diventa sempre più affinato, efficiente e specifico.
Manutenzione preventiva
Manutenzione predittiva e preventiva: un vantaggio economico considerevole
I vantaggi della manutenzione predittiva rispetto alla preventiva sono tutt'altro che teorici. Secondo una ricerca di McKinsey le aziende manifatturiere che hanno adottato modelli di manutenzione predittiva hanno ridotto i costi di manutenzione in una misura che va dal 18 al 25 per cento, ma non solo. Rendendo più puntuale la manutenzione e riducendo il numero di interventi programmati non realmente funzionali, hanno aumentato la disponibilità degli asset di una percentuale che va dal 5 al 15%, di fatto aumentando efficienza e produttività.
Questo dimostra come l'applicazione della trasformazione digitale sia un tema tutt'altro che destinato a rimanere negli uffici, anzi: sono proprio i reparti e i dipartimenti produttivi a ottenere i maggiori vantaggi da una strategia di transizione digitale implementata nel modo corretto. Chiudiamo pensando, per esempio, alla possibilità di prevedere in modo affidabile eventi distruttivi o catastrofici, o comunque di ridurre in modo significativo le probabilità che accadano. Con tutte le ricadute positive del caso anche in termini di sicurezza sul lavoro e benessere dei lavoratori.
Settori: Efficienza Industria, Informatica
Mercati: Manutenzione industriale
Parole chiave: Digital Transformation
- Fedele Maniglio
- ANIMA - Federazione delle Associazioni Nazionali dell'Industria Meccanica Varia ed Affine
- Schneider Electric
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- Angelo Tracanna