Manutenzione predittiva: cos’è e quali sono i vantaggi

La manutenzione predittiva è un tipo di verifica diffusa in ambito produttivo che, da qualche anno a questa parte, sta attirando l’attenzione delle imprese logistiche e di tutti i magazzini in cui sono presenti sistemi automatici, macchinari, robot e impianti tecnologici avanzati.

Il successo della manutenzione si deve alla sua capacità di assicurare una migliore efficienza e qualità dei controlli. Seppur risulti complessa e richieda una conoscenza esaustiva delle macchine e dei sistemi, questo intervento manutentivo permette non solo di anticipare il verificarsi di un guasto, ma anche di gestire al meglio le risorse, migliorando la produttività di un centro.

Se dalle attività di manutenzione dipende la continuità operativa del centro, nonché dell’intera supply chain, prevenire un guasto diventa una questione strategica nella gestione del ciclo di vita di impianti e macchinari. Vediamo quindi in cosa consiste la manutenzione che si basa sull’approccio proattivo e predittivo.

Cos’è la manutenzione predittiva?

La manutenzione predittiva è un tipo di manutenzione preventiva che, mediante diverse tecnologie, permette di individuare e misurare i parametri che determinano se sia necessario o meno un intervento sui macchinari. Si tratta di un approccio proattivo, in quanto cerca di anticipare il guasto e non di ripararlo.

Questa manutenzione fa leva sulle informazioni per poter funzionare. Questi dati arrivano dalle seguenti fonti:

• Dai dispositivi intelligenti e i sensori installati sui macchinari (IoT e altri apparati installati sulle macchine). Tali dispositivi, oltre a rendere possibile la manutenzione predittiva, permettono lo sviluppo di strategie di digitalizzazione in ottica industria 4.0.
• Dalle macchine stesse. La loro capacità di apprendimento automatico (machine learning e data mining) mette a disposizione delle imprese analitiche estremamente complesse. Il machine learning contribuisce notevolmente all’implementazione della manutenzione predittiva, portandola di fatto a un livello superiore: le macchine riescono ad autodiagnosticarsi il problema.
• La presenza di una figura professionale esperta che sia in grado di estrarre dati significativi e interpretarli in modo efficace.

Ma a cosa servono tutti questi dati? Le informazioni estrapolate vengono messe in relazione con dei parametri concreti (fisici o chimici, ad esempio) al fine di realizzare un monitoraggio quasi personalizzato per ogni macchina. In questo modo, si ottiene una radiografia precisa del sistema interessato e sarà possibile pianificare la manutenzione, tenendo in considerazione il tempo residuo prima del manifestarsi del guasto.

Vantaggi e svantaggi della manutenzione predittiva

La manutenzione predittiva comporta soprattutto un vantaggio di tipo economico in quanto permette di risparmiare sui costi rispetto agli altri tipi di manutenzioni basate sul tempo. Una logica predittiva prevede la realizzazione dell’intervento solo quando è strettamente necessario. Ciò significa che ogni componente viene utilizzata al massimo senza operare una sostituzione anzitempo.

L’obiettivo è minimizzare il numero di ispezioni, sia perché rappresentano un costo, sia perché in alcuni casi possono essere proprio queste le responsabili dei guasti. Oltre all’aspetto economico, un approccio predittivo offre i seguenti vantaggi:

• Misura la performance dell’impianto in maniera più precisa, in combinazione con i KPI del magazzino.
• Agevola l’individuazione di eventuali anomalie/avarie migliorando la sicurezza del centro.
• Aumenta la vita utile delle componenti e, di conseguenza, degli impianti.
• Riduce l’impatto ambientale, in quanto le macchine funzionano per un periodo più lungo.
• Migliora le condizioni di sicurezza e abbassa il livello di stress degli operatori.
• Potenzia la performance generale nel lungo periodo.

Qual è il rovescio della medaglia? Per mettere in pratica un piano di manutenzione predittiva occorre avere una buona conoscenza delle macchine e dei sistemi, ma anche delle tecniche e degli strumenti necessari per eseguirla. Un terzo fattore, ma di sicuro non meno importante, è il bisogno di personale altamente qualificato e con competenze 4.0, che sappia interpretare e aggiornare lo stato dei parametri su cui si basa questa manutenzione.

Manutenzione predittiva e preventiva: cosa cambia?

Spesso si tende a confondere la manutenzione predittiva con altri tipi di azioni di miglioramento; in particolare si pensa che sia una semplice manutenzione programmata. In realtà, l’approccio predittivo è più complesso e differisce dagli altri tipi preventivi. Vediamo quindi quali sono le differenze e cerchiamo di fare un po’ di chiarezza.

La manutenzione programmata comprende:

• Manutenzione preventiva: è la manutenzione che avviene prima che si manifesti il guasto.
• Manutenzione preventiva di tipo ciclico: viene realizzata seguendo un piano temporale stabilito dalle imprese tenendo conto delle indicazioni dei fabbricanti dei macchinari.
• Manutenzione predittiva: viene eseguita soltanto quando i parametri indicano che il tempo di vita residuo di un componente o di una macchina è quasi terminato, massimizzando così la sua durabilità ed evitando di cambiare una parte anzitempo.
• Manutenzione secondo condizione: questo tipo di intervento viene compiuto quando si raggiunge un determinato valore soglia.

Tutti questi tipi di manutenzione hanno un carattere proattivo, ovvero tendono a prevenire un guasto anziché correggerlo. Non solo, si tratta di interventi di carattere migliorativo e vengono intrapresi allo scopo di migliorare l’affidabilità dei sistemi, riducendo al contempo il rischio di un blocco degli impianti.

Differiscono pertanto dagli interventi correttivi, di carattere reattivo e che vengono realizzati a seguito di un guasto o di un’avaria. Come è facile immaginare a ogni intervento manutentivo corrisponde un costo legato sia all’analisi sia ai rischi di un’eventuale avaria. La manutenzione predittiva è l’intervento meno caro fra quelli disponibili, come si evince dallo schema qui di seguito.

Esempi di manutenzione predittiva: vediamo come funziona

I sistemi di manutenzione predittiva si basano sull’analisi dei dati rilevati dai sensori per il monitoraggio delle condizioni della macchina. Alcuni di questi sensori misurano: temperatura, pressione, vibrazione, velocità di rotazione attuale e le proprietà chimiche dell’olio.

A seconda della macchina, valori superiori o inferiori a quelli normali segnalano delle anomalie, e allertano del formarsi di condizioni rischiose, come si può notare in questi esempi.

• L'aumento delle temperature: quando un sensore individua una variazione di temperatura, trasmette i dati ai software. In questo caso, si può evitare lo scioglimento o la combustione dei componenti, scongiurando ulteriori danni più significativi.
• L'analisi delle vibrazioni: un’anomalia nell’intensità con cui vibra un determinato componente potrebbe indicare un prossimo cedimento o malfunzionamento (per sovraccarico) del sistema, soprattutto quando i sensori rilevano un aumento del volume di vibrazione di un determinato componente.
• L'analisi dell'olio: implica l'analisi delle proprietà di un lubrificante per stimare lo stato di usura della macchina. Oggi i valori tribologici dell'olio della macchina vengono estratti e analizzati automaticamente dai dispositivi IoT, rivelando la condizione degli impianti.

Il monitoraggio di questi valori permette di accedere a dei dati che è possibile incrociare con lo storico presente nel CMMS (Computerized Maintenance Management Systems) al fine di individuare comportamenti anomali. In più, gli stessi dati sono utilizzabili per simulare specifiche condizioni delle macchine: ciò è avverabile quando sono state realizzate delle ”copie digitali dei propri processi” o digital twin.

La manutenzione predittiva nel settore logistico

Sebbene la manutenzione predittiva sia ampiamente diffusa nel settore del manufacturing (automotive, trasporti, high-tech), è solo recentemente che ha iniziato a diffondersi anche nella logistica, entrando nei magazzini. I numeri parlano chiaro: secondo uno studio realizzato da Gartner, il passaggio a una manutenzione predittiva permetterebbe alle imprese di risparmiare tra il 10 e il 20% dei costi rispetto agli interventi manutentivi programmati.

Ma cosa possono fare le aziende per implementare soluzioni di analisi predittiva? Il primo passo risiede nella ricerca dei talenti giusti: assumere o nominare un data scientist per guidare la trasformazione digitale 4.0 dell’azienda è indispensabile per costruire una supply chain basata sulle informazioni. Il secondo step consiste nel dotare il proprio magazzino delle ultime innovazioni tecnologiche in campo logistico. Solo grazie a esse si ottiene un monitoraggio estremamente preciso sia dei sistemi sia della performance.

Il terzo passo è convertire i magazzini tradizionali in magazzini automatici completamente digitalizzati: l’automazione e la robotizzazione dei centri logistici non basta, occorre dotare le installazioni di soluzioni digitali più avanzate. Sistemi gestionali come ERP e il WMS sono indispensabili per incrociare i valori legati ai processi di magazzino con quelli provenienti dai sensori. Questo permette ai responsabili della logistica di mettere in relazione la performance con le esigenze di controllo delle macchine. Un esempio su tutti: la previsione della domanda, che consente di prevedere picchi di domanda e quindi considerare un possibile sovrautilizzo delle macchine in un determinato momento dell’anno.

I software per la gestione del magazzino forniscono analitiche avanzate legate alla manutenzione predittiva che risultano di grande utilità. Se integrate nel più ampio schema dei Big Data, possono trasformare completamente il modo di fare logistica di un’impresa.

Manutenzione predittiva e il magazzino 4.0

Scegliere un piano di manutenzione predittiva significa più sicurezza, risparmio ed efficienza. Nonostante richieda una serie di condizioni più complesse, i vantaggi di questo piano manutentivo non sono da sottovalutare.

Per implementare un controllo predittivo è auspicabile affidarsi ad aziende con una grande esperienza nel settore o direttamente ai fabbricanti di sistemi di stoccaggio che offrono, oltre ai software di controllo, un servizio di assistenza di qualità.

Mecalux è leader a livello mondiale nell’automazione. Il gruppo produce robot di magazzino e sviluppa i software che ne controllano il rendimento. Se vuoi migliorare la tua logistica e hai bisogno di un partner affidabile: contattaci.