Con l’avvento dell’Industria 4.0 le aziende manifatturiere stanno adottando la manutenzione predittiva come nuovo paradigma per la gestione dei loro asset produttivi.
Il nuovo modello si basa sull’automatizzazione e la digitalizzazione degli impianti per abilitare l’individuazione precoce dei disservizi. Questo nuovo archetipo si contrappone al vecchio, il così detto Run-to-Failure, il quale prevedeva solo lavoro manuale e interventi di riparazione dopo l’evento di rottura.
La manutenzione predittiva è stata abilitata, negli ultimi anni, dall’arrivo di nuove tecnologie innovative come l’Internet of Things (IoT) e l’Intelligenza artificiale (AI) e da un incremento degli investimenti in tecnologie connesse.
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Grazie all’adozione di intelligenza artificiale e machine learning, è possibile processare grandi volumi di dati disaggregati. Di conseguenza così è nato un nuovo modo di fare manutenzione generalmente chiamato: Predictive Maintenance.
Le analisi predittive servono ad estrarre conoscenza azionabile e si basano su serie di dati storici. Esse vengono utilizzate per costruire modelli matematici e di machine learning, capaci di analizzare la situazione in tempo reale e prevedere eventi futuri di rottura
Oggi, le aziende possono applicare due tipi di manutenzione predittiva per migliorare le loro performance:
- Condition-Based Maintenance (CBM): La CBM rientra nel campo dell’anomaly detection nella quale è presente una significativa componente di analisi predittiva. Questa tecnica prevede il monitoraggio degli asset in tempo reale sulla base di determinate condizioni, preimpostate o calcolate attraverso modelli statistici.
- Predictive Maintenance (PM) è l’analisi che prevede il verificarsi di eventi anomali e di conseguenza indirizza gli interventi di manutenzione prima che l’evento di rottura si verifichi.
Molti studi hanno evidenziato i trend di crescita di questo mercato. Ad esempio McKinsey & Company, nel 2019, ha pubblicato un interessante report “Cracking the code of repair analytics”, che illustra tutti i vantaggi della manutenzione predittiva, sottolineando come un crescente numero di aziende stia adottando la Data Science per supportare le decisioni, definire la priorità negli interventi di manutenzione, effettuare pianificazioni efficienti, ridurre i costi e allo stesso tempo limitare, anche de 30%, i disservizi.
Insomma: la manutenzione predittiva è uno strumento molto utile per la gestione di impianti industriali, reti e cabine elettriche, impianti di generazione di energia rinnovabile e componenti meccaniche. Questo perchè ci aiuta a prevedere rischi, pianificare azioni e ridurre sensibilmente i costi di manutenzione e d’acquisto di nuovi asset.
Paolo Gangemi
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Paolo Gangemi è Product Manager di ROSE, la soluzione innovativa per il mercato Energy nell’ambito Smart Grids con applicazioni in efficienza energetica, flessibilità e manutenzione predittiva.
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