Manutenzione predittiva: evitare i tempi di fermo grazie alla manutenzione intelligente
Stoccaggio, trasporto, picking: nei processi logistici complessi, tutti i componenti devono interagire perfettamente. Cosa succede se uno dei componenti si guasta? Il ripristino di un flusso regolare di merci richiede un intervento di assistenza non pianificato. Questo comporta dei costi, che aumentano ad ogni minuto di fermo macchina.
C'è un opzione per evitare questa situazione: predictive maintenance.
Cos'è la manutenzione predittiva?
La manutenzione predittiva è un metodo per prevedere i requisiti di manutenzione di una macchina. A tal fine, i dati operativi vengono raccolti in tempo reale e analizzati utilizzando informazioni aggiuntive e algoritmi intelligenti. Il rilevamento delle anomalie aiuta a individuare precocemente l'usura e i guasti imminenti e a pianificare in anticipo gli interventi di manutenzione prima che si verifichino i problemi.
Strategie di manutenzione a confronto
La manutenzione predittiva è un approccio proattivo che mira a eseguire la manutenzione e le riparazioni il prima possibile, ma solo quando sono effettivamente necessarie. In questo senso, la manutenzione predittiva si differenzia da altri tipi di manutenzione:
Reactive maintenance
Gli interventi di manutenzione e riparazione vengono eseguiti solo quando si verificano guasti o quando l'usura è molto avanzata.
Preventive maintenance
Le ispezioni e gli interventi di manutenzione vengono eseguiti a intervalli regolari, indipendentemente dalle condizioni effettive del sistema.
Condition-based maintenance
Anche la manutenzione basata sulle condizioni è reattiva, ma si basa sui dati della macchina. La manutenzione viene eseguita non appena vengono raggiunti i valori di soglia.
I 5 passi della predictive maintenance
La manutenzione predittiva facilita le previsioni basate sui dati relativi alle condizioni di un sistema e consente di pianificare le misure di manutenzione di conseguenza. Da dove si ottengono queste informazioni? Come si determina il momento ottimale per la manutenzione? Quali sono i requisiti tecnici?
Step 1: Data collection
Nella prima fase, i dati di funzionamento vengono registrati grazie ai sensori presenti sulle macchine e memorizzati in un database tramite una connessione IoT. A questo scopo, SSI SCHÄFER utilizza la “Nano Box”, un IPC standard di Siemens per raccogliere dati in tempo reale a livello di controllo e trasferirli al sistema di gestione della manutenzione computerizzata, il WAMAS Maintenance Center.
Step 2: Data analysis
I dati raccolti vengono poi combinati con altre informazioni rilevanti. Parola d'ordine: Big Data. Oltre allo storico della manutenzione individuale disponibile nel WAMAS Maintenance Center,, SSI SCHÄFER utilizza anche dati macchina globali. Su questa base, speciali algoritmi di analisi dei dati e tecnologie di apprendimento automatico possono riconoscere modelli e anomalie.
Step 3: Diagnosi predittiva
I metodi e i modelli statistici vengono utilizzati per creare diagnosi predittive delle condizioni future di macchine e componenti sulla base dei risultati delle analisi. Viene utilizzata anche l'intelligenza artificiale. Il sistema apprende costantemente da nuovi dati e fornisce previsioni sempre più precise.
Fase 4: Pianificazione della manutenzione
Le previsioni create forniscono informazioni sul momento ideale e sul tipo di intervento di manutenzione necessario. Ciò consente di pianificare in anticipo gli interventi di manutenzione, in modo da ordinare per tempo i pezzi di ricambio ed evitare i tempi di fermo.
Step 5: Interventi di manutenzione
Gli interventi di manutenzione possono essere eseguiti in modo particolarmente efficiente sulla base di una precedente pianificazione, ad esempio in orari non di punta e con spese di materiale e personale adeguate alle esigenze.
Perché la manutenzione predittiva conviene?
La manutenzione predittiva offre alle aziende sicurezza nella pianificazione, riduce l'impegno di manutenzione e garantisce flussi di materiali regolari. La strategia di manutenzione basata sui dati e supportata dall'intelligenza artificiale può aumentare la produttività e l'efficienza di un intero sistema, con un notevole risparmio di costi.
La riduzione delle operazioni di manutenzione non pianificate è uno dei maggiori vantaggi della nostra soluzione di manutenzione predittiva. Ciò consente di evitare costosi tempi di inattività e di utilizzare le risorse in modo particolarmente efficiente.
La manutenzione predittiva non solo aumenta la disponibilità, ma contribuisce anche a prolungare la vita utile delle macchine e dei sistemi. L'analisi dei dati aiuta a identificare i problemi in una fase iniziale, prima che si verifichino danni gravi. Anche l'usura può essere ridotta al minimo grazie a una manutenzione orientata alla domanda. In questo modo si proteggono gli investimenti a lungo termine e si migliora la sostenibilità dell'impianto.
La manutenzione predittiva presenta anche degli svantaggi?
Il successo dell'implementazione della manutenzione predittiva comporta anche alcune sfide. Dopo aver creato l'infrastruttura necessaria per la comunicazione dei sistemi di IA, la selezione e l'applicazione di piattaforme di analisi e modelli di IA adeguati richiedono un know-how specializzato. Anche la qualità dei dati è fondamentale: una mancanza di informazioni può portare a previsioni imprecise e a decisioni di manutenzione errate.
La soluzione migliore per la predictive maintenance
La manutenzione predittiva potrebbe essere troppo complessa, soprattutto per le piccole e medie imprese? No, se avete un partner adatto al vostro fianco. SSI SCHÄFER offre soluzioni di manutenzione predittiva su misura da un unico fornitore. Grazie a tecnologie all'avanguardia e al supporto personale degli esperti, potrete beneficiare di tutti i vantaggi della manutenzione predittiva.
L'autore
Stefan Unterberger vanta oltre dieci anni di esperienza nella gestione di progetti e più di quattro anni di competenza strategica: in SSI SCHÄFER è stato in precedenza responsabile di progetti IT, del Global Project Management Office e di Strategy & Business Transformation. Da gennaio 2024 Stefan Unterberger si è concentrato su queste competenze nella sua posizione di Manager per i prodotti e l'innovazione, dove sta guidando lo sviluppo dell'esclusiva soluzione di manutenzione predittiva.