“La manutenzione predittiva è considerata l’applicazione bandiera dell’industria 4.0 poiché per la sua implementazione è previsto un percorso di digitalizzazione complessivo delle company: dalla raccolta dati sul campo all’abilitazione di sistemi ICT avanzati nel cloud che implementano tecniche di intelligenza artificiale”. È quanto si legge in un documento che Softeam, azienda lecchese che opera nella progettazione software e nei servizi di consulenza informatica, ha realizzato in collaborazione con CIM4.0, competence center costituito da Politecnico e Università di Torino insieme a 22 organizzazioni partner. Il documento analizza il tema della raccolta dati dal campo e della manutenzione 4.0, riconoscendo un ruolo fondamentale alla predictive maintenance che, tuttavia, “a oggi è stata implementata da pochi e non sempre porta i benefici dichiarati a causa della complessità d’implementazione e della conoscenza di processo richiesta per l’allenamento degli algoritmi” sostengono gli esperti della società. È pur vero che la previsione di crescita a livello globale delle tecnologie che si riferiscono a questo ambito dovrebbe essere molto elevata, se si tiene conto di altre analisi: dagli 8,31 miliardi di dollari del 2022 agli oltre 67,21 miliardi di dollari entro il 2030.
Dalla manutenzione 1.0 alla 4.0, tutte le tappe
Anche se le previsioni di crescita dovessero essere confermate, tuttavia non va dimenticato che per arrivare alla manutenzione 4.0, di cui quella predittiva si può considerare il fiore all’occhiello, occorre prima passare dagli step che la precedono e che Softeam riepiloga nel modo seguente:
Manutenzione 1.0
Adozione della manutenzione condition-based che richiede l’incorporazione di sensoristica e conoscenza del processo.
Manutenzione 2.0
Elaborazione dei dati provenienti dai sensori che, ad esempio, consentono di fare analisi vibrazionali nel tempo e nello spettro.
Manutenzione 3.0
Sviluppo di un’analitica specifica per un tipo di macchinario e per un tipo processo che prelude ad ampliamenti successivi in direzione della manutenzione predittiva.
Manutenzione 4.0
I software permettono di condurre un’ampia analisi su diversi macchinari e forniscono supporto decisionale, suggerendo strategie di risposta a guasti e malfunzionamenti.
Il legame con il business di un approccio manutentivo evoluto
Per le aziende produttive, e in particolare per quelle del settore manifatturiero, l’obiettivo non deve essere tanto quello di superare un tipo di manutenzione tradizionale quale potrebbe essere quella reattiva o, nel migliore dei casi, quella preventiva. Va focalizzato innanzitutto il reale valore di un approccio manutentivo evoluto e il suo legame con il business. Poiché, infatti, la manutenzione ha ricadute sui costi riferiti all’utilizzo degli asset, tutti quelli dovuti ad assistenza, fermi macchina e inefficienza nel ciclo produttivo incidono in maniera significativa. Da qui l’importanza di riuscire ad agire in anticipo soprattutto su tutta quella parte invisibile (degrado delle macchine e usura dei componenti) che può essere tracciata solamente mediante la raccolta svolta dai sensori IoT a bordo macchina.
Al fine di illustrare in che modo si possano correlare costi e benefici a un modello manutentivo, il report cita l’esempio dell’OEE (Overall Equipment Effectiveness), uno dei più noti indicatori con cui generalmente viene misurata l’efficienza totale di un impianto di produzione. In sostanza, prestazioni migliori e maggiore disponibilità degli impianti, le metriche dell’OEE, si ottengono man mano che si passa dal livello 1 (manutenzione correttiva) per arrivare al livello 4 (manutenzione predittiva). I vantaggi sono calcolabili in termini di incremento della disponibilità di produzione dal 5% al 15%, di maggiore margine e minori costi di manutenzione, di incremento dell’efficienza, di riduzione dei guasti fino al 70% e di riduzione dei fermi macchina dal 20% al 50%.
L’infrastruttura ICT e le caratteristiche che non devono mancare
La manutenzione 4.0 può essere abilitata in virtù di un’infrastruttura ICT a supporto dei processi aziendali che consenta di raccogliere dati provenienti da sistemi eterogenei, possegga funzionalità di Data Analytics e visualizzazione, offra servizi di supporto decisionale insieme a servizi per la pianificazione, gestione ed esecuzione delle attività manutentive. Uno dei modelli di riferimento a tale scopo è lo standard RAMI 4.0 che propone un framework gerarchico a cui si può ispirare l’architettura informativa da realizzare in vista delle attività di manutenzione che si intendono realizzare o efficientare. Tra le caratteristiche che, in ogni caso, non dovrebbero mancare in uno strumento digitale per la manutenzione, vanno incluse:
- uno spazio condiviso per l’accesso immediato alle informazioni di guasti e interventi;
- diverse modalità di contatto con il cliente per le segnalazioni e l’apertura dei ticket di assistenza;
- rapporti di intervento digitali, compresa la possibilità di gestire gli interventi da remoto con funzionalità audio e video;
- gestione integrata delle vendite per attingere ai ricambi in modalità plurima;
- gestione dinamica e automatica dell’avanzamento dei ticket di intervento;
- possibilità di connessione del sistema di manutenzione direttamente con il campo per offrire un ulteriore canale di reperimento delle informazioni sullo stato di salute della macchina;
- monitoraggio delle performance e delle competenze del team tecnico e gestione delle trasferte anche da un punto di vista organizzativo;
integrazione con piattaforme e applicativi per la gestione delle risorse umane sia dal punto di vista amministrativo sia per ricevere statistiche sugli interventi e somministrare eventuali questionari di soddisfazione.
