Grazie all’evoluzione delle applicazioni AI, la manutenzione predittiva definisce le nuove avanguardie tecnologiche per la gestione degli impianti e la prevenzione dei guasti.
Nel panorama industriale contemporaneo, l'efficienza operativa e la riduzione dei rischi sono tra le principali leve competitive. L’approccio innovativo della predictive maintenance permette di abbassare la frequenza e il costo degli interventi manutentivi, minimizzando l’eventualità di fermi a tutto vantaggio della produttività.
La manutenzione tradizionale ha abbracciato principalmente un approccio reattivo (l’intervento viene attivato in risposta a un guasto ormai avvenuto) oppure preventivo (le attività vengono pianificate in anticipo basandosi sullo storico e calcoli probabilistici).
Entrambi i modelli hanno dimostrato profonde inefficienze. Nel primo caso, infatti, i manutentori sono costretti a operare in emergenza: la difficoltà, le tempistiche e i costi dell’intervento lievitano (basti pensare al prezzo delle parti di ricambio qualora un guasto fosse irreparabile), mentre l’azienda deve accollarsi anche i danni collaterali del fermo produttivo (mancate consegne, perdita di reputazione e così via).
La seconda opzione invece obbliga a un calendario predefinito della maintenance, senza tuttavia conoscere le contingenze, con il rischio di spese ingiustificate o ritardi nella prevenzione: a fronte di un andamento imprevisto, infatti, è possibile invece che un intervento possa essere procrastinato oppure debba essere anticipato.
Al contrario, la manutenzione predittiva utilizza dati in real-time e analisi avanzate per prevedere quando un componente risulti inefficiente o sia prossimo alla rottura, permettendo di agire tempestivamente prima che si verifichi un problema.
Nel processo della manutenzione predittiva, l’intelligenza artificiale gioca un ruolo di primaria importanza. Infatti, attraverso gli algoritmi di machine learning e l’elaborazione di grandi volumi di dati multi-source (ad esempio, provenienti dai sensori IoT o dal sistema ERP aziendale), le tecnologie di artificial intelligence rilevano pattern comportamentali e segnali premonitori che permettono di anticipare potenziali problematiche.
Sostanzialmente, viene eseguito un monitoraggio in tempo reale delle condizioni relative al componente, alla macchina o all’impianto. I software di intelligenza artificiale, quindi, evidenziano eventuali scostamenti dal modello di riferimento, suggerendo gli interventi da effettuare o automatizzando le azioni per prevenire guasti e fermi.
I parametri analizzati, ad esempio, possono riferirsi a frequenza delle vibrazioni, temperatura, consumo energetico e così via. Grazie all’apprendimento automatico e all’addestramento degli algoritmi, i modelli previsionali vengono continuamente aggiornati per restituire un livello sempre più elevato di attendibilità delle analisi e accuratezza dei risultati.
Come è intuibile, i vantaggi della manutenzione predittiva sono molteplici. Innanzitutto, si riduce la frequenza delle interruzioni non programmate, perché è possibile intervenire tempestivamente prima che un problema possa insorgere e causare un fermo. Così vengono preservati i livelli di produttività, aumentando le opportunità di guadagno ed evitando le conseguenze di un arresto forzato, soprattutto in termini economici e reputazionali.
Sapendo in anticipo quando potrebbe verificarsi un guasto, diventa possibile pianificare gli interventi tecnici puntualmente, nei momenti meno impattanti sull’operatività. Così si eliminano gli sprechi della manutenzione preventiva classica e si evitano tutte le complicanze delle riparazioni effettuate in urgenza.
La manutenzione predittiva estende la durata media dei macchinari. Intervenire prima che l’anomalia diventi critica, significa evitare rotture accidentali. Effettuando solo gli interventi necessari, inoltre, le macchine non vengono sottoposte allo stress di controlli troppo frequenti e sostituzioni premature. Così si allunga la vita dei componenti, tagliando contemporaneamente le spese ingiustificate.
La manutenzione predittiva migliora anche la sicurezza della sede lavorativa: prevenire i guasti infatti riduce il rischio di incidenti pericolosi per l’incolumità e la salute degli operatori.
Infine, grazie alla predictive maintenance che esenta dai fermi produttivi, le aziende possono offrire una migliore qualità e continuità di servizio, aumentando la soddisfazione dei clienti e la posizione competitiva.
Nonostante i vantaggi, l’implementazione della manutenzione predittiva richiede non solo un investimento iniziale in tecnologie ma soprattutto una serie di competenze multidisciplinari, che spaziano dall’Internet Of Things all’intelligenza artificiale e al machine learning, dalla data science alle conoscenze di processo verticali.
Tuttavia, rinunciare alla manutenzione predittiva sarebbe un errore strategico estremamente penalizzante. Ecco perché, per massimizzare i ritorni dei progetti e risolvere le necessità aziendali specifiche, affidarsi a consulenti esperti può essere la scelta vincente. Così si può usufruire di un know-how specialistico e consolidato, contenendo i costi e centrando più rapidamente gli obiettivi.