Quali sono i vantaggi della manutenzione predittiva e come sfruttarli

I vantaggi della manutenzione predittiva vanno ben aldilà del puro risparmio economico, dato che arrivano a impattare profondamente sugli asset aziendali. Vediamo di scoprirne meglio le caratteristiche, soprattutto in relazione con l’aggiornamento delle infrastrutture tecnologiche e la formazione del personale addetto, condizioni imprescindibili per l’adozione di una politica di manutenzione predittiva efficace.  

Parlare dei vantaggi della manutenzione predittiva o smart maintenance, significa iniziare un percorso che vede come protagonisti IIoT (Industrial Internet of Things), il cloud in tutte le sue declinazioni e, soprattutto, la generazione, gestione ed elaborazione dei “data”. A trarre vantaggio da questa svolta tecnologica combinata è stato un settore, quello della manutenzione, ritenuto fino a poco tempo fa un puro onere e, come tale, tenuto necessariamente ai margini degli investimenti all’interno delle imprese.

I vantaggi della manutenzione predittiva

Ma andiamo con ordine e cerchiamo di capire in che modo l’introduzione di tecnologia ad alto valore aggiunto, hardware e software, ha permesso un cambio di paradigma sostanziale, trasformando la manutenzione da onere a valore.

Continuità operativa

Partiamo da un dato di fatto: meno interruzioni si hanno sulla linea produttiva o nell’erogazione di servizi e più è facile mantenere tempistiche di consegna e qualità dei prodotti (e quindi valore). I dati provenienti da IIoT, gestiti da software CMMS (Computerized Maintenance Management System) e analizzati da algoritmi di intelligenza artificiale permettono di intervenire prima della rottura o blocco del macchinario.

I vantaggi sono:

• Riduzione del fermo impianti.
• Riduzione dei tempi di manutenzione.
• Aumento dei parametri di sicurezza durante gli interventi.
• Riduzione del costo totale delle manutenzioni.

Questo si ripercuote su:

• Qualità degli interventi ed estensione della vita degli impianti.
• Incremento della qualità produttiva grazie al minor numero di interruzioni sulla catena.
• La migliore qualità dei dati generati pre e post manutenzione permette analisi più precise e trasparenti, fornendo al management un quadro ancora più completo.

Manutenzione as a service

L’ultima voce del precedente elenco offre alle aziende la possibilità di cambiare le politiche di maintenance passando da modelli classici “reattivi” (o nel migliore dei casi predittivi) a quelli “as a service”. La quantità di informazioni generate dai dispositivi di controllo permette alle aziende di sottoscrivere servizi di assistenza più vantaggiosi o, nel caso opposto, di fornire servizi alle aziende modalità “a consumo”, più facilmente scalabili, tipiche dei servizi “in cloud”. Al contempo la creazione di database contenenti lo storico degli interventi fornisce nuovi parametri di valutazione sul comportamento dei macchinari, disegnando scenari futuri di intervento in un’ottica di continuo miglioramento.

I vantaggi sono:

• Maggiore conoscenza delle prestazioni dei macchinari/infrastrutture.
• Riduzione dei costi della logistica di assistenza.
• Pianificazione degli interventi sulle esigenze di produzione.

Questo si ripercuote su:

• Maggiore durata dei macchinari che si avvantaggiano di manutenzione predittiva.
• Maggiore conoscenza sul reale impiego dei macchinari/infrastrutture da parte di azienda/cliente.
• Maggiore fedeltà del cliente e apprezzamento di servizi personalizzati alle sue esigenze.

Misurabilità

Il passaggio da manutenzione preventiva a quella predittiva, comporta sicuramente una maggiore spesa in termini di tecnologie implementate ma restituisce un’incredibile quantità di dati tutti misurabili. La misurabilità diventa uno dei pillar della nuova data strategy, ritornando valore sia tecnico, sia economico grazie all’analisi dei processi tramite algoritmi di machine learning e intelligenza artificiale.

I vantaggi sono:

• Possibilità di fissare obiettivi (produzione, qualità, performance, costi) e misurarne il raggiungimento.
• Condivisione delle informazioni raccolte a tutti i settori del management tramite strumenti di business intelligence e AI.

Questo si ripercuote su:

• La maggiore conoscenza dei dati porta un nuovo valore all’interno dell’azienda e più consapevolezza del cambiamento in atto.
• Possono delinearsi modelli di business che evolvono verso “pay per use” e “pay per performance” (servitizzazione dei processi) che portano a un risparmio economico.

Da una survey condotta dall’Osservatorio Internet of Things del Politecnico di Milano di aprile 2020 viene riportato “Le applicazioni oggi più diffuse sono legate principalmente alla gestione della fabbrica (smart factory, 51% dei casi), soprattutto per il controllo in tempo reale della produzione e la manutenzione preventiva e/o predittiva”.

In sintesi

Indipendentemente dalle tecnologie implementate è la qualità del dato a rendere vantaggiosa la manutenzione predittiva rispetto alle altre politiche manutentive. Analisi ed elaborazione richiedono strumenti avanzati e professionalità nuove. Il cambiamento oltre che tecnologico è soprattutto per il management che deve abituarsi a sviluppare nuovi modelli di business.