Industria 4.0: come fare manutenzione predittiva nella Smart Factory
Industria 4.0: come fare manutenzione predittiva nella Smart Factory
Come massimizzare la disponibilità di risorse in un'azienda B2B? Facendo manutenzione predittiva. Internet of Things e Intelligenza Artificiale applicata come analisi predittiva stanno cambiando le prospettive delle aziende industriali e dell'automazione, che non devono più scegliere tra manutenzione programmata e correttiva e possono tenere sotto controllo scorte e approvvigionamenti, contenendo i costi.
Il dilemma della manutenzione
Uno dei grandi problemi delle aziende industriali è decidere quante volte spegnere un macchinario per fare manutenzione: è meglio sfruttare tutta la vita utile dei componenti rischiando il fermo macchina o sostituire in anticipo quelli ancora buoni per evitare il fermo? Nel primo caso (manutenzione correttiva) si rischiano danni irreparabili perchè i componenti portati al limite della loro vita utile si surriscaldano e si rompono più facilmente. Inoltre con questa strategia non è possibile pianificare per tempo i fermo macchina, quindi i costi lievitano considerevolmente. Nel secondo caso (manutenzione programmata), invece, aumentano i costi di sostituzione dei componenti, ma anche quelli di inattività, perchè, se pur programmata a priori, l'interruzione del ciclo di lavoro per manutenzione porta via molto tempo e quindi è comunque piuttosto costosa.
L'attesa delle parti di ricambio e il magazzino fermo
C'è un ulteriore aspetto che complica le cose: una volta messa in fermo la macchina, non è detto che i sostituti e i ricambi arrivino a breve! Quindi il tempo di inattività si prolunga, le scorte in magazzino crescono e il capitale circolante resta vincolato.
Nella Smart Factory l'incertezza si supera facendo manutenzione predittiva IoT
Con l'avvento dell'Industria 4.0, le aziende possono sfruttare le nuove tecnologie, Internet of Things e Intelligenza Artificiale applicata come analisi predittiva, per monitorare il processo produttivo ovunque, anche da mobile e avere una visione più approfondita della loro attività, in tempo reale. I macchinari e i componenti collegati al sistema IoT inviano in ogni momento informazioni su consumi energetici, vibrazioni, temperatura, dati meccanici, elettronici, elettrici, dati sull'usura. Big Data che vengono storicizzati e analizzati con algoritmi che lavorano su logiche di Machine Learning, per prevedere in anticipo dove e quando si verificheranno guasti agli impianti, oltre a stimare la vita residua dei macchinari.Così il dilemma tra attendere il fermo macchina o sostituire i componenti prima del tempo non ha più ragione di esistere!Con la manutenzione predittiva IoT si sa in anticipo quando un componente sta per arrivare a fine vita, si può ordinare il sostituto per tempo, ridurre al minimo i fermo macchina e contenere i costi di gestione connessi a queste operazioni.
Dalla manutenzione predittiva alla servitizzazione
La manutenzione 'intelligente" apre nuovi scenari. Immaginiamo ora un'azienda che produce componenti, e li collega ad un sistema per l'Internet of Things: tutti i suoi prodotti sono monitorabili in tempo reale e da remoto e ciascuno di loro invia dati costantemente. Aggregate, queste informazioni diventano Big Data.L'azienda di componenti ha quindi sotto controllo lo stato di ogni pezzo prodotto e installato e può usare le informazioni acquisite per studiare servizi su misura: piani di manutenzione ad hoc, invio di ricambi prima del fine vita, ma anche corsi di formazione, consulenza per il risparmio energetico...Il suo modello di business si evolve verso il servizio. Non è più solo un fornitore di beni, ma un partner in grado di offrire prodotti in combinazione con servizi (servitizzazione).Questa tendenza si sta consolidando sempre di più fra le aziende più innovative, che hanno compreso quanto l'eccellenza del prodotto sia data per sempre più per scontata, perchè ciò che conta, oggi, è il servizio su misura, possibile solo per chi è aperto al cambiamento in azienda e al progresso tecnologico.
