Che cos'è la manutenzione predittiva?
La manutenzione predittiva è una strategia di manutenzione degli asset che monitora le prestazioni e le condizioni dell'attrezzatura quando viene osservata un'anomalia nei dati durante il normale funzionamento per evitare guasti o rotture intempestive. Aiuta a identificare difetti e problemi di deviazione integrando l'attrezzatura con sensori IoT industriali e intelligenza artificiale (AI) per analizzare i dati in un ambiente connesso.
La manutenzione predittiva è principalmente, ma non esclusivamente, utilizzata in industrie con asset pesanti come la manifattura, il petrolio e il gas, l'estrazione mineraria, ecc., che utilizzano macchine e attrezzature ad alta intensità di capitale per svolgere operazioni industriali quotidiane. Una strategia di manutenzione predittiva insieme a software di manutenzione predittiva può aiutare a sfruttare i dati e l'analisi e aiuta i dipartimenti operativi e di manutenzione a conoscere lo stato dell'attrezzatura.
La manutenzione predittiva mira a ottimizzare le risorse di manutenzione e ridurre i costi operativi associati a guasti intempestivi delle attrezzature. È essenziale per il funzionamento regolare di un'attrezzatura, il che aiuterà con la produzione di qualità e un margine di profitto sano.
Tipi di manutenzione predittiva
Ci sono principalmente tre tipi di manutenzione predittiva: analisi delle vibrazioni, analisi acustica e analisi a infrarossi.
- Analisi delle vibrazioni: L'analisi delle vibrazioni traccia vibrazioni anomale o irregolari nei componenti, macchine o attrezzature che potrebbero guastarsi. È principalmente implementata in industrie basate su asset pesanti come impianti di produzione, estrazione mineraria, cantieristica navale, ecc. Gli algoritmi dei programmi informatici analizzano i dati raccolti attraverso test di vibrazione. Successivamente, gli analisti delle vibrazioni identificano e correggono le anomalie imminenti come allentamenti, squilibri, disallineamenti e problemi di lubrificazione nel componente.
- Analisi acustica o sonora: Questo metodo utilizza onde sonore per identificare i cambiamenti di frequenza causati dal malfunzionamento del componente. È principalmente utilizzato in attrezzature rotanti, motori, ecc., dove il componente emette suoni in caso di malfunzionamento. L'analisi acustica viene eseguita in un ambiente privo di rumore di fondo, e i dati raccolti vengono analizzati a fondo per trovare schemi nella lunghezza d'onda. A seconda del grado di malfunzionamento, vengono prese misure correttive.
- Analisi a infrarossi: È uno dei metodi più convenienti di manutenzione predittiva dove la temperatura viene presa in considerazione per identificare i guasti nella macchina. È principalmente utilizzato per asset elettronici dove calore, perdita di energia non rilevata e stress del motore vengono investigati per trovare la fonte del problema e correggerlo. I dati a infrarossi possono essere raccolti integrando tutte le attrezzature in un sistema centrale dove l'analisi può essere effettuata utilizzando il software. È il più semplice tra le altre tecniche, poiché non comporta contatto fisico con l'attrezzatura.
Vantaggi dell'uso della manutenzione predittiva
La manutenzione predittiva viene eseguita solo sulle macchine quando si osservano anomalie nel flusso di dati o quando la macchina segnala la necessità di un intervento di manutenzione. Di seguito è riportato l'insieme dei vantaggi della manutenzione predittiva:
- Ottimizzare i costi di manutenzione: Le tecniche di manutenzione predittiva massimizzano il costo di manutenzione allocato. Viene eseguita solo su attrezzature selezionate dove un futuro malfunzionamento è previsto dai dati e segnali per un lavoro di manutenzione.
- Eliminare guasti improvvisi: Questo approccio riduce le possibilità di implementare la manutenzione reattiva poiché tutti i malfunzionamenti e i guasti sono previsti. I manager delle operazioni e della manutenzione utilizzano algoritmi predittivi sui dati per vedere quale parte della macchina necessita di cure, quando e a che ora.
- Migliorare la durata degli asset: L'approccio di manutenzione predittiva nell'organizzazione aiuta a migliorare la durata dell'attrezzatura. Le prestazioni dell'attrezzatura sono monitorate da vicino. Pertanto, è meno soggetta a guasti e fornisce un buon ritorno sull'investimento (ROI).
Impatto dell'uso della manutenzione predittiva
I seguenti sono gli impatti dell'uso della manutenzione predittiva:
- Riduce le possibilità di guasto delle attrezzature: La manutenzione predittiva agisce in modo supremo rispetto alla manutenzione preventiva e reattiva, riducendo le possibilità di guasto delle attrezzature in larga misura.
- Permette il miglior ROI: I produttori e i proprietari di aziende ottengono il massimo valore dall'investimento nella manutenzione predittiva poiché aiuta a ottenere il miglior ROI.
- Riduce i costi e risparmia tempo: I sensori IoT e l'intelligenza artificiale aiutano a estrarre dati preziosi e permettono che la manutenzione venga eseguita solo quando necessario, aiutando le strutture a ridurre i costi, risparmiare tempo e massimizzare l'utilizzo delle risorse.
- Aiuta a raggiungere un margine di profitto sano: Un margine di profitto sano può essere raggiunto implementando una strategia di manutenzione predittiva ben formulata.
Migliori pratiche per la manutenzione predittiva
Un programma di manutenzione predittiva, se implementato correttamente, può ridurre significativamente i costi di riparazione e risparmiare tempo. Per far funzionare la manutenzione predittiva, le aziende devono seguire queste migliori pratiche:
- Raccolta dati tramite sensori IoT: I programmi di manutenzione predittiva necessitano di una grande quantità di dati da analizzare e inserire in modelli predittivi robusti per ottenere soluzioni accurate. La fonte dei dati è l'attrezzatura in una struttura dove il programma è implementato. È necessario utilizzare sensori IoT per raccogliere dati di temperatura, dati di vibrazione, dati di analisi dell'olio, dati di allarme, ecc., e controllare questi sensori di tanto in tanto per evitare discrepanze nei metodi di raccolta dati.
- Selezione e formazione del personale: La manutenzione predittiva ha un'adozione molto lenta nell'industria a causa delle sue complessità complessive di soluzione. Richiede un team di esperti con diverse competenze per operare l'intero sistema. Anche la formazione regolare è essenziale per rimanere aggiornati con i cambiamenti tecnologici e le innovazioni nel sistema. Richiede personale con esperienza nella manutenzione delle attrezzature, analisi dei dati, specialista IoT e analista operativo con competenze in diversi tipi di tecniche di manutenzione predittiva.
- Misurare il successo del programma: È essenziale misurare il successo o il fallimento del programma di manutenzione predittiva e adottare una mentalità di miglioramento continuo per farlo funzionare. Un programma di manutenzione predittiva comporta la raccolta di dati, l'identificazione delle metriche PdM, l'identificazione degli obiettivi PdM, la scelta delle competenze giuste, l'uso di modelli corretti per l'analisi, la misurazione dei risultati e la comunicazione dei risultati al pubblico target nell'organizzazione. Misurare ogni metrica e processo aiuta a identificare le carenze e aiuta a prendere azioni correttive nel ciclo successivo.
Manutenzione predittiva vs. manutenzione preventiva
Un programma di manutenzione predittiva è programmato solo in base alle condizioni degli asset, mentre la manutenzione preventiva è più specifica nel tempo e programmata in diversi intervalli di tempo per prevenire il malfunzionamento delle attrezzature. La manutenzione predittiva utilizza modelli predittivi per investigare dati irregolari o anomali dalle attrezzature e programmare la manutenzione per correggerli. La manutenzione preventiva comporta l'investigazione delle prestazioni e delle condizioni delle attrezzature come pulizia, lubrificazione, regolazioni, riparazioni e sostituzione regolare delle parti con un controllo mensile, trimestrale, semestrale o annuale. La manutenzione predittiva e la manutenzione preventiva aiutano a migliorare l'affidabilità degli asset e ridurre il rischio di guasti. Tuttavia, entrambe sono diverse l'una dall'altra rispetto al momento dell'implementazione di ciascun programma.
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Subhransu Sahu
Subhransu is a Senior Research Analyst at G2 concentrating on applications technology. Prior to joining G2, Subhransu has spent 2 years working in various domains of marketing like sales and market research. Having worked as a market research analyst at a renowned data analytics and consulting company based in the UK, he holds expertise in deriving market insights from consumer data, preparing insight reports, and client servicing in the consumer and technology domain. He has a deep inclination towards tech innovation and spends most of his time browsing through tech blogs and articles, wiki pages, and popular tech channels on youtube.
