Manutenzione predittiva: Machine Learning e Artificial Intelligence per una politica manutentiva vincente all’interno della tua azienda.
Manutenzione predittiva e approcci data-driven
Nell’ultimo decennio si è parlato molto di applicazioni di Machine Learning e di Artificial Intelligence nell’ambito delle politiche aziendali di manutenzione, tanto da arrivare a considerarle come la panacea di tutti i problemi.
Come sempre, con il tempo, si è poi compreso che non esiste una politica migliore di altre. Per quanto riguarda la manutenzione, infatti, ogni azienda deve cercare di trovare la strategia migliore che, spesso, non consiste in una politica univoca, ma in un mix di diverse, ma corrette strategie.
Manutenzione predittiva: l’evoluzione delle strategie manutentive nel tempo
Negli anni passati l’interesse per la manutenzione non è mai stato centrale nell’agenda dei CEO. Dopo la pandemia, tuttavia, sono sempre più numerosi i manager aziendali che rivolgono il loro interesse a questo aspetto, ormai divenuto centrale.
Il motivo è comprensibile: in tempo di Covid i punti critici delle aziende sono emersi in modo più evidente: fragilità e rigidità aziendale. Da qui la necessità di una trasformazione in aziende flessibili e robuste in grado di sopportare crisi ed emergenze improvvise. Non solo: aziende robuste sono soprattutto quelle che, oltre a reggere l’emergenza, riescono anche a trarne vantaggio.
Chiarito ciò, si risulta chiaro che la manutenzione non è più solo fondamentale per sostenere la continuità operativa, ma anche come soluzione per garantire l’efficienza produttiva. Adattarsi in modo proficuo ed efficiente a contesti in rapida mutazione, diventa ora più che mai fondamentale.
Manutenzione predittiva: le politiche di manutenzione
Politica di manutenzione ed evoluzione storica dell’ingegneria di manutenzione procedono di pari passo. Entrambe, poi, seguono il livello di conoscenza dell’impianto.
Dalla manutenzione correttiva, poco efficace ai fini dell’efficienza di un impianto, si è passati alla manutenzione preventiva su base statistica. Cioè, sulla base dei dati storici raccolti e dei modelli di costo, viene stabilito il momento in cui sostituire il componente o l’impianto, per evitare il guasto. Naturalmente, una strategia di questo tipo non si addice ai guasti accidentali, ma solo a quelli dovuti ad usura.
Per poter pianificare in modo economico ed efficiente l’intervento manutentivo, è fondamentale la capacità di raccogliere dati sullo stato di salute dell’impianto in seguito alle diverse ispezioni e alla capacità di prevedere la vita residua. Solo così sarà possibile una politica manutentiva efficace.
Molto spesso queste strategie sono considerate come politiche di riduzione dei costi di manutenzione in quanto si ripropongono come obiettivo principale quello di evitare il guasto e, se non è possibile, di ridurre al minimo l’impatto sulle performance dell’impianto.
Negli ultimi anni, poi, molte aziende hanno compreso l’importanza di investire nell’acquisizione di segnali deboli dagli impianti, come la corrente assorbita, le temperature dei componenti, la variazione nel consumo energetico e le vibrazioni. Tutto ciò, naturalmente grazie all’avvento di tecnologie come i sensori low cost e cloud computing. E’ così che si è approdati alle nuove politiche di manutenzione predittiva.
Manutenzione predittiva: la raccolta di dati e il giusto equilibrio tra le politiche predittive
Già da molti anni si parla e si pratica la manutenzione predittiva. Ma è proprio in seguito ad una capacità di raccolta dati sempre più elevata che si è arrivati a sfruttare in pieno la manutenzione predittiva.
Ma qual è il modo migliore per generare profitto? Il primo step è quello di procedere con un’analisi costi-benefici. Senza dubbio la manutenzione correttiva implica investimenti molto bassi, ma può indurre a costi molto elevati per il fermo o per la riparazione. Inoltre, possono esserci conseguenze spiacevoli in termini di costi anche per la mancata previsione del momento in cui in cui si verificherà il guasto.
La manutenzione preventiva, invece, potrebbe portare all’inconveniente di una rischiosa presunzione di sicurezza. Inoltre tale politica non corrisponde unicamente con l’intelligenza artificiale applicata alla manutenzione. Infatti esistono tecniche predittive di campo e tecniche data-driven.
Entrambe sono ottime strategie per individuare prontamente un malfunzionamento. Tuttavia le tecniche predittive di campo si sono rivelate più efficaci per individuare difetti di natura meccanica. Si aggiunge a ciò che le tecniche di campo, rispetto a quelle predittive sono meno vincolate allo storico dati.
Dunque, lo scenario post-Covid porta, al vertice delle priorità, la manutenzione.
Che si tratti di manutenzione correttiva, manutenzione predittiva di campo o di tecniche data-driven, nelle agende dei direttori, la manutenzione si trova al primo posto, ormai fondamentale e imprescindibile.
Vantaggi e svantaggi di ognuna di queste strategie ormai sono chiari. Così come è sempre più evidente che non si tratta ormai di scegliere una o l’altra, ma un mix di ognuna. Quindi, scegliere il giusto equilibrio tra le diverse politiche è la strategia manutentiva vincente.
La Tamarri è sempre impegnata ad individuare la politica di manutenzione più adatta e all’avanguardia per i tuoi carrelli elevatori.😉
E’ così che si potrà comprendere se c’è margine per usarli ancora meglio per raggiungere la massima efficienza e quindi la piena soddisfazione del cliente.
Un anno difficile sta per finire: largo a quello nuovo!
Come nel triathlon, quando inizi a correre senti la fatica nelle gambe del nuoto e del ciclismo, anche noi in questa gara per la sopravvivenza ci siamo sentiti stanchi e a volte sfiniti dalle “prestazioni” precedenti. Perché è avvenuto tutto senza soluzione di continuità, senza possibilità di recuperare.
Salutiamo l’anno vecchio, affrontiamo quello che verrà con nuove proposte e nuovi “cantieri” per progetti sempre più costruttivi.