L’era della digitalizzazione ha portato a vari cambiamenti nel corso del tempo. Con tale sviluppo, le aziende hanno dovuto adeguarsi, andando a modificare i propri metodi di controllo delle infrastrutture.

La manutenzione predittiva, nello specifico, è una particolare modalità di manutenzione che consente la previsione dei guasti a partire dai dati di monitoraggio degli asset operativi, ottenuti attraverso l’applicazione di una serie di sensori installati appositamente per raggiungere questo determinato scopo.

Che cos’è la manutenzione predittiva

La manutenzione predittiva è una tipologia di manutenzione che, a differenza dei metodi tradizionali impiegati fino a poco tempo fa, sfrutta la tecnologia online e IoT per predire quelli che saranno eventuali problemi di un sistema, di un’infrastruttura o di un asset operativo.

Questo è possibile grazie all’applicazione di tecniche di intelligenza artificiale ai dati acquisiti in tempo reale da una serie di sensori, che permettono di determinare con largo anticipo la necessità di un’azione di manutenzione, andando così a scongiurare falle, problemi o guasti.

La manutenzione predittiva permette dunque di lavorare in anticipo, fornendo tutte le informazioni necessarie per prevedere le possibili problematiche così da intervenire prima che si verifichino. Questa possibilità per le aziende, si traduce in un risparmio in termini di costi ed in termini di tempi dedicati alla risoluzione delle problematiche.

Sfruttare le tecnologie di Intelligenza Artificiale su dati IoT per migliorare la propria azienda rappresenta una tendenza in continua crescita con lo sviluppo di applicazioni sempre più specifiche ed in grado di apportare un notevole vantaggio competitivo. Secondo alcune statistiche riportate da IOTtoday, grazie alla pandemia, solo nel 2021, le aziende ad investire in questa tecnologia sono salite del 44%, contro il 31% dell’anno precedente.

L’importanza della manutenzione predittiva

Qualsiasi modello di business che adotta un servizio di manutenzione predittiva è in grado di garantire alla propria attività 4 boost fondamentali:

  • Miglioramento dell’affidabilità del servizio;
  • Miglioramento delle prestazioni generali;
  • Miglioramento della sicurezza;
  • Miglioramento del ROI sugli asset critici.

Tutto ciò comporta un netto incremento del tempo operativo, riducendo al minimo i momenti di stallo. La manutenzione predittiva è quindi in grado di migliorare notevolmente la qualità e la vita del lavoro, agevolando i tempi di produzione e sfruttando i problemi (individuati in anticipo) per apportare migliorie.

Altri 3 vantaggi della manutenzione preventiva sono:

  • Riduzione dei fermi macchina e aumento della vita generale dell’azienda;

  • Riduzione dei costi, conseguenza della riduzione del lavoro per la risoluzione dei problemi, che prima venivano individuati in ritardo;

  • Miglioramento della sicurezza e della formazione dei lavoratori.

Secondo un’indagine di Statista, l’implementazione della manutenzione predittiva è destinata a crescere (fino al 2030) per oltre 60 miliardi di dollari, seguendo quelli che sono i dati di inserimento ottenuti tra il 2020 e il 2021.

Come sfruttare la manutenzione predittiva nel proprio business

Lo scopo delle soluzioni di manutenzione predittiva è dunque quello di predire, nel vero senso del termine, eventuali problemi, guasti o falle che potrebbero causare danni all’intero sistema lavorativo.

L’uso di sensori IoT intelligenti all’interno di un’azienda è possibile a prescindere dal settore di appartenenza della stessa, poiché la varietà di sensori oggi in commercio consente di personalizzare la configurazione per ogni singola organizzazione produttiva.

La manutenzione predittiva prevede tre fasi:

  1. Installazione dei sensori IoT: dal momento immediatamente successivo all’applicazione dei sensori, sarà possibile monitorare una serie di informazioni in tempo reale. È da questo momento che comincia la fase di ricognizione dati e monitoraggio dei sistemi;

  2. Addestramento dei modelli predittivi: sulla base di informazioni storiche, applicando algoritmi di Machine learning, è possibile determinare le correlazioni tra i dati di monitoraggio e le situazioni di guasto
  1. Previsione del “tempo residuo di vita” dei macchinari e degli impianti: applicando gli algoritmi addestrati al punto 2, è possibile inviare degli “early warning” al personale addetto alla manutenzione, ottimizzando in tal modo la pianificazione degli interventi e riducendo di conseguenze i costi derivanti da fermo impianto o da inefficienze nella reazione al guasto.

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