Nel contesto economico attuale, la continuità operativa rappresenta un obiettivo imprescindibile per qualsiasi azienda. Nel mondo industriale, dipende strettamente dal buono stato degli impianti, che può essere preservato attraverso l’utilizzo intelligente dei dati. Ma come è possibile acquisire correttamente i dati e sfruttare le informazioni per garantire macchine in salute e processi senza interruzioni?
La strategia di ServiTecno, società milanese attiva nell’ambito dell’automazione industriale, si basa su un utilizzo sapiente della data analytics per il monitoraggio capillare degli asset e la manutenzione predittiva.
L’importanza dei dati per le aziende
Il dato costituisce il patrimonio più prezioso di un’azienda: è la chiave con cui sviluppare il business, ma anche ottimizzare i processi e recuperare efficienza. «Operando in molti settori diversi e soprattutto in ambito Life Science – esordisce Enzo Maria Tieghi, Amministratore Delegato di ServiTecno -, quindi nei settori Farmaceutico, Biotech e così via, sappiamo che per le imprese del comparto il dato rappresenta il prodotto. La tracciabilità dei lotti deve essere assoluta, dall’inizio alla fine della filiera, altrimenti il prodotto non può essere venduto e somministrato. Qui il concetto di data-driven enterprise è addirittura estremizzato. Ma per qualsiasi azienda, il dato è fondamentale per la gestione della produzione, dell’impianto, dei consumi. Permette anche di monitorare la bontà delle materie e dei servizi acquistati, perché sia conforme alle dichiarazioni contrattuali».
Il dato è anche un fattore fondamentale per garantire la business continuity. «La continuità operativa – interviene il Direttore Operativo Mario Testino – dipende strettamente dalla condizione di salute dell’impianto, che si garantiscono attraverso il monitoraggio continuo. I sistemi fisici all’interno delle fabbriche necessitano di interventi manutentivi regolari. Intervenire solo a seguito di una rottura significa incorrere in gravi perdite economiche, oltre naturalmente al rischio di interrompere la produzione o l’erogazione del servizio».
Infatti, oltre a essere dispendiose, la riparazione del guasto e l’eventuale sostituzione del componente richiedono tempo, con il rischio di fermi produttivi prolungati e gravi danni finanziari. «Occorrono quindi strategie differenti – suggerisce Testino -. L’alternativa è rappresentata dai metodi di manutenzione preventiva, predittiva o addirittura prescrittiva».
Le strategie per una manutenzione efficace
La manutenzione preventiva stila su base statistica una serie di interventi periodici che preservano i sistemi da eventuali guasti. Talvolta però gli interventi possono rivelarsi superflui, quindi inutilmente dispendiosi in termini di tempo e denaro. «La digitalizzazione degli impianti – prosegue Testino – invece permette di ottenere una fotografia aggiornata sullo stato di salute dei sistemi, grazie alla disponibilità capillare delle informazioni, che vengono aggregate e analizzate. Avendo chiara la situazione, è possibile capire con sufficiente anticipo dove e come intervenire per evitare guasti agli apparati e scongiurare il rischio di fermi».
La manutenzione predittiva, che grazie alla data analytics permette di anticipare le problematiche future ed eseguire soltanto interventi mirati, può addirittura evolvere nel concetto prescrittivo, quando sono gli stessi sistemi intelligenti a suggerire le procedure manutentive. «Nella fabbrica digitalizzata – continua Testino -, grazie alla predictive maintenance, si possono abbattere i costi degli interventi manutentivi, che sono decisamente onerosi. Gli investimenti tecnologici necessari sono minimi se paragonati alla spesa complessiva in manutenzione e ai vantaggi economici ottenibili».
Come implementare la manutenzione predittiva
Se i fattori di convenienza sono evidenti, come è possibile costruire un sistema di manutenzione data-driven efficace? «In prima battuta – consiglia Testino – bisogna dotarsi di un sistema informativo di manutenzione. Quindi bisogna definire un profilo per ogni apparato, determinato dai dati disponibili che si ritengono significativi: ad esempio, l’anno di fabbricazione, i consumi, le ore di funzionamento, il carico supportato, la temperatura, le vibrazioni e così via. Il profilo viene quindi monitorato in maniera intelligente dal sistema informativo e aggiornato sulla base dei dati di produzione in real-time raccolti sul campo dai sensori. Diventa quindi possibile impostare degli allarmi che segnalano potenziali situazioni di rischio ed eventualmente ricevere in modalità prescrittiva indicazioni sulle operazioni da compiere».
La visione strategica di ServiTecno si declina in una proposta tecnologica completa, che comprende innanzitutto il sistema informativo di manutenzione Idus. Preposto a definire e gestire le schede di manutenzione, Idus va oltre alla semplice soluzione di data visualization o reportistica. «A monte dell’implementazione – chiarisce Testino – c’è tutto un lavoro metodologico, eseguito direttamente da ServiTecno o da suoi partner, che riguarda l’integrazione dei dati, la definizione dei profili, le strategie di manutenzione e così via. Idus sostanzialmente permette di definire e aggiornare i profili degli apparati, prelevando le informazioni direttamente dai sensori o dai sistemi SCADA; quindi genera un elenco degli interventi di manutenzione da effettuare, programmati su base periodica o determinati dal monitoraggio di valori in tempo reale, in funzione di regole configurabili». Ad esempio, se una macchina supera una soglia critica di ore di funzionamento o di consumi energetici, vengono lanciate le opportune segnalazioni e indicate le attività di manutenzione da effettuare.
Un’offerta completa per la fabbrica data-driven
A spiegare più nel dettaglio l’offerta di ServiTecno per la fabbrica intelligente e data-driven è Francesco Tieghi, Responsabile Digital Marketing. «A latere e completamento di Idus – spiega – abbiamo un portafoglio di soluzioni a marchio General Electric Digital: lo SCADA GE iFix per il controllo di supervisione e l’acquisizione dati che è strettamente interconnesso con il database di processo GE Historian».
I dati di fabbrica così collezionati possono prendere due vie diverse. «Attraverso il client universale GE Operations Hub – prosegue Tieghi – le aziende possono ottenere una vista centralizzata sulle informazioni, visualizzare velocemente i processi in corso, formulare delle query in modo semplice. Si tratta insomma di uno strumento di data visualization, di semplice implementazione ma molto efficace. Spostandoci in ambito big data analytics, invece, proponiamo Proficy CSense, sempre a marchio GE Digital, che permette, attraverso sofisticate tecniche di intelligenza artificiale e machine learning, di effettuare operazioni di troubleshooting, andando a identificare le anomalie di processo e permettendo così di elaborare strategie risolutive e di ottimizzazione».
Come sottolinea il direttore Marketing, l’offerta di ServiTecno è stata costruita attorno ad un obiettivo strategico importantissimo. «Poiché serviamo settori dove il dato è vitale, come il Pharma e le Utilities – conclude -, il nostro impegno è costruire sistemi robusti, in grado di garantire sempre non solo la riservatezza, ma anche la disponibilità e l’integrità delle informazioni».
