La predictive maintenance è uno degli obiettivi che le aziende si pongono quando avviano progetti in ambito Industry 4.0.
Non è una tecnologia, ma una vera e propria strategia aziendale, supportata da un layer tecnologico importante, implementata per ridurre i fermi macchina, riducendo gli impatti negativi di possibili guasti e fermi alle linee di produzione, ma è anche l’asset fondante di una strategia di lungo termine, in grado di cambiare non solo modelli operativi, ma anche e soprattutto modelli di business.
Secondo quanto emerge dall’Osservatorio Internet of Things del Politecnico di Milano i cui dati sono stati pubblicati lo scorso mese di aprile, in un comparto che cresce del 32 per cento anno su anno (per un valore complessivo di 3,7 miliardi di euro), le applicazioni sulle quali si concentrano gli investimenti sono quelle legate alla valorizzazione in tempo reale di dati e analytics: soluzioni per la gestione dell’avanzamento della produzione (31% dei casi), per la predictive maintenance (28%), per fornire supporto agli operatori nello svolgimento delle attività sulla linea di produzione (22%).
Dalla predictive maintenance alla servitization
Ed è sempre l’Osservatorio che definisce la predictive maintenance come un primo passo di una strategia di passaggio da prodotto a servizio.
Per altro, i servizi già rappresentano il 34 per cento del valore del mercato e mostrano tassi di crescita ancora più interessanti, nell’ordine del 52 per cento anno su anno: manutenzione predittiva, il monitoraggio in real time, smart asset management rappresentano oggi le basi di un nuovo mercato potenziale particolarmente interessante.
La predictive maintenance, dunque, può diventare parte essenziale di un modello di lungo termine, in grado di creare valore addizionale nella relazione tra un’azienda e i suoi clienti e dunque richiede un approccio strutturato e coerente, che non prescinde, va da sé, dagli aspetti tecnologici.
Per potersi realizzare, la predictive maintenance ha bisogno di macchine connesse, di integrazione con i sistemi di produzione e con i sistemi informativi aziendali, ha bisogno di analytics e ha bisogno di una infrastruttura in grado di supportare in modalità sicura, il flusso di dati.
Un whitepaper per approfondire la predictive maintenance in cloud
Sulla tematica specifica della predictive maintenance abbiamo sviluppato, in collaborazione con Techedge, un whitepaper nel quale analizziamo nel dettaglio tutti gli aspetti chiave del potenziamento della governance associata all’uso della manutenzione predittiva.
Il whitepaper si apre con un’analisi di cosa sia la manutenzione predittiva, come funziona e perché è così importante, per poi proseguire con un’analisi dei fondamenti della continuità operativa in produzione e del funzionamento della smart maintenance in ambiente cloud.
Il documento poi affronta le quattro “anime” della predictive maintenance: data ingestion, machine learning, digital control room, backoffice.
