MANUTENZIONE PREDITTIVA, CHE COS’È E COME FUNZIONA?

Un tempo si diceva che “prevenire è meglio che curare”. Al giorno d’oggi però il paradigma potrebbe mutare in “predire è meglio che curare”, perlomeno in ambito industriale. Infatti, il concetto di manutenzione predittiva sta completamente rivoluzionando la gestione delle attività nei comparti produttivi. Ma che cos’è nella pratica?

La manutenzione predittiva rappresenta una delle leve strategiche più efficaci per migliorare la produttività, ridurre i costi di fermo e garantire l’efficienza complessiva degli impianti. Definirla “tecnica” sarebbe limitativo: è una vera e propria strategia in grado di rivoluzionare l’approccio all’organizzazione degli asset aziendali.

Nelle prossime righe osserveremo da vicino in che cosa consiste e ci soffermeremo anche su tutti i vantaggi che determina in materia di risparmio e valorizzazione delle risorse.

Cosa si intende per manutenzione predittiva?

Partiamo provando a fornire una definizione di manutenzione predittiva. La Predictive Maintenance (PdM) è una forma avanzata di gestione delle apparecchiature che si basa sulla raccolta continua di dati operativi e sull’analisi intelligente degli stessi per prevedere con anticipo l’insorgenza di guasti o malfunzionamenti. 

La sua applicazione è resa possibile da tecnologie digitali come sensori IoT, algoritmi di machine learning, piattaforme cloud e strumenti di analisi dei big data. L’obiettivo è anticipare il punto di criticità, evitando interventi non necessari e i tanto fastidiosi quanto costosi fermi impianto. Diamo allora un’occhiata a come vengono sfruttate queste tecnologie nell’ambito della manutenzione predittiva.

Le tecnologie applicate per la manutenzione degli impianti

La manutenzione preventiva si sviluppa attraverso un’infrastruttura tecnologica articolata. Qui di seguito le componenti principali che consentono di migliorare l’operatività all’interno dei contesti produttivi.

Internet of Things (IoT)

Si tratta di sensori intelligenti installati sui macchinari preposti alla raccolta di dati su parametri fisici come vibrazioni, temperatura, umidità, pressione, velocità, tensione o livello dell’olio. Queste informazioni sono inviate in tempo reale a sistemi di controllo centralizzati.

Machine Learning e Intelligenza Artificiale

Algoritmi avanzati analizzano i dati e apprendono da comportamenti storici, riconoscendo schemi o anomalie che preannunciano guasti. Questi sistemi si evolvono nel tempo, aumentando la loro accuratezza predittiva.

Big Data Analytics

L’enorme mole di dati generata dagli impianti viene elaborata per estrarre trend, anomalie e correlazioni complesse. L’analisi predittiva permette di trasformare i dati grezzi in azioni operative concrete.

Cloud Computing ed Edge Computing

Il cloud consente l’archiviazione e la condivisione scalabile delle informazioni. L’edge computing, invece, consente l’elaborazione direttamente in prossimità del dato, riducendo la latenza nelle decisioni critiche.

Digital Twin

Con il termine “Digital Twin” si fa riferimento alla creazione di modelli digitali dinamici in grado di simulare il comportamento reale degli impianti. La loro applicazione consente simulazioni accurate e un monitoraggio virtuale costante.

Qual è la differenza tra manutenzione preventiva e predittiva?

A prima vista, sia la manutenzione predittiva, sia quella preventiva, potrebbero sembrare strategie simili, accomunate dall’obiettivo di evitare che un macchinario si guasti. Tuttavia, si basano su logiche profondamente diverse.

La manutenzione preventiva consiste nel pianificare interventi a intervalli regolari, definiti in base a criteri temporali o cicli operativi. Ad esempio, un impianto può essere sottoposto a manutenzione ogni sei mesi o ogni mille ore di utilizzo, a prescindere dalle condizioni effettive in cui si trova. È una metodologia semplice e facilmente programmabile, ma cela un problema di fondo: non tiene conto dello stato reale del bene. Infatti, in molti casi si procede alla sostituzione di un componente ancora funzionante, o viceversa si interviene quando il danno è ormai realtà.

La manutenzione predittiva, invece, si basa su un principio radicalmente diverso, ovvero la valutazione in tempo reale dell’asset. L’elaborazione precisa dai dati è resa possibile da tutte quelle tecnologie osservate nel paragrafo precedente, le quali restituiscono segnali precisi, qualora fosse necessario intervenire sugli impianti.

Quali sono i vantaggi della manutenzione predittiva?

L’analisi dei dati in tempo reale su cui si basa la manutenzione predittiva comporta una serie di importanti vantaggi per le aziende. Proviamo a stilare una lista dei principali:

• riduzione dei fermi macchina: identificando in anticipo i sintomi di un possibile guasto – come un aumento anomalo di vibrazioni, temperatura o consumo energetico – è possibile intervenire prima che il problema comprometta la produzione;
• ottimizzazione dei costi di manutenzione: intervenendo solo quando realmente necessario si riducono i costi della manodopera, si limita il consumo delle parti di ricambio e si limita il noleggio di attrezzature per le riparazioni;
• prolungamento della vita degli impianti: gli interventi effettuati al primo sentore di un segnale reale di deterioramento salvaguardano lo status dei componenti e limitano l’usura nel tempo;
• pianificazione efficiente delle risorse: la manutenzione predittiva consente di evitare scorte eccessive di ricambi, pianificare solo l’indispensabile e garantire tempi di ciclo costanti;
• miglioramento della sicurezza operativa: rilevando per tempo condizioni anomale si riduce la possibilità di dar luogo a situazioni potenzialmente pericolose per i dipendenti nell’ambiente di lavoro.
• maggiore sostenibilità: l’ottimizzazione delle risorse attraverso la manutenzione predittiva si traduce in meno rifiuti e minori emissioni.

Quanto può risparmiare un’azienda con la manutenzione predittiva?

Numerose ricerche hanno dimostrato che i programmi di manutenzione predittiva determinano una riduzione media:

• dei costi di manutenzione tra il 25% e il 30%,
• dei guasti tra il 70% e il 75%,
• dei tempi di fermo tra il 35% e il 45%.

Come funziona la manutenzione predittiva: il flusso operativo

Implementare un programma di manutenzione predittiva efficace non significa semplicemente installare dei sensori. Si tratta di un processo articolato e multidisciplinare, che richiede una strategia ben definita, competenze specifiche e un’integrazione strutturata tra impianti, tecnologie digitali e risorse umane.

Quindi, come funziona un flusso operativo della PdM? Percorriamo insieme tutti gli step!

1. Installazione della sensoristica 

Tutto parte dalla scelta dei componenti da monitorare. In genere si comincia dagli asset più critici: macchine costose, soggette a guasti frequenti o fondamentali per la continuità produttiva. Su queste attrezzature si installano sensori IoT intelligenti, capaci di misurare in tempo reale variabili chiave come:

• vibrazioni meccaniche;
• temperatura di esercizio;
• pressione idraulica;
• livelli acustici;
• tensione e assorbimento elettrico;
• qualità dei fluidi lubrificanti.

2. Acquisizione e trasmissione dei dati

I dati raccolti vengono trasmessi in tempo reale (o a intervalli programmati) tramite reti industriali cablate o wireless, verso piattaforme centralizzate. A seconda delle architetture aziendali, si possono utilizzare:

• edge computing, per elaborazioni locali e reazioni immediate;
• cloud industriale, per gestire grandi volumi di dati;
• data lake o CMMS (Computerized Maintenance Management Systems), dove i dati vengono integrati con i piani manutentivi;

La sicurezza della trasmissione e l’integrità dei dati sono essenziali: per questo si adottano protocolli crittografati e architetture ridondanti.

3. Elaborazione dei dati e analisi predittiva

In questa fase entrano in gioco i modelli analitici e predittivi. Si tratta di algoritmi di machine learning, intelligenza artificiale o modelli fisico-matematici che, una volta addestrati, sono in grado di:

• identificare pattern anomali;
• prevedere deviazioni rispetto ai valori nominali;
• stimare il tempo residuo prima del guasto (Remaining Useful Life – RUL);

Questi algoritmi imparano nel tempo: più dati ricevono, maggiore è la loro precisione.

4. Analisi dei dati

I risultati delle analisi vengono resi disponibili sotto forma di dashboard interattive, report tecnici o alert automatici. I responsabili della manutenzione, i tecnici e anche i manager possono così:

• visualizzare lo stato di salute degli impianti in tempo reale;
• ricevere segnalazioni automatiche via mail o app mobile;
• accedere a cronologie e trend per ogni macchina;
• pianificare interventi senza dover effettuare ispezioni fisiche.

Quando il sistema predittivo segnala un’anomalia potenzialmente evolutiva, si procede con un intervento tecnico mirato.

 5. Feedback e miglioramento continuo

Ogni intervento genera nuovi dati: l’efficacia dell’intervento, i tempi di esecuzione, i ricambi utilizzati, l’analisi del guasto effettivo. Tutte queste informazioni vengono rilasciate nel sistema e usate per:

• migliorare i modelli predittivi;
• affinare le soglie di allarme;
• ottimizzare le strategie manutentive future;
• definire policy personalizzate per asset specifici;

In sostanza, il sistema “impara” dai propri successi e fallimenti, diventando sempre più preciso e affidabile.

L’importanza degli endoscopi industriali nei programmi di manutenzione predittiva

Ogni anomalia individuata tramite gli endoscopi può essere correlata a una modalità di guasto nota e inserita nel piano di manutenzione predittiva come segnale d’allarme. In pratica, l’endoscopia industriale funge da “sensore visivo” per il condition monitoring: le immagini raccolte periodicamente sono immesse nel sistema di raccolta dati e analizzate nel tempo per monitorare l’evoluzione di un difetto. 

Ad esempio, un incremento nella dimensione di una cricca rilevata o l’estensione di una corrosione tra un’ispezione e la successiva indicano che il componente sta degradando. Grazie a questi dati rilevati tramite l’endoscopia, i manutentori possono pianificare la riparazione o la sostituzione prima che avvenga il guasto. 

Va sottolineato inoltre che la raccolta di dati visivi tramite endoscopi si integra spesso con altri dati di condizione (vibrazioni, temperature, ultrasuoni, ecc.). In un programma completo di manutenzione predittiva, le evidenze fotografiche fornite dall’endoscopia possono confermare o approfondire un sospetto emerso da un sensore: ad esempio, un aumento anomalo di vibrazioni in un riduttore può portare a un’ispezione endoscopica, la quale magari rivela denti scheggiati in un ingranaggio. 

Incrociando i dati strumentali con le osservazioni visive si ottiene così una diagnosi accurata con margini di errore quasi completamente azzerati. Fiber Optic opera nel campo dell’endoscopia industriale e ha realizzato applicazione in numerosi contesti industriali sparsi in tutto il mondo: contattaci per migliorare i sistemi di controllo ed ispezione della tua azienda!