I vantaggi della manutenzione predittiva: una nuova risposta al problema dei guasti macchina. Perché è più efficace dei metodi tradizionali? Quali sono i vantaggi economici e produttivi? Come si fa?

Sei in una fabbrica. Noti con piacere che gli operai lavorano con impegno e che i pezzi di produzione scorrono veloci lungo i nastri pronti per passare all’imballaggio. Ad un certo punto un allarme! Il nastro è fermo, gli operai smettono di lavorare e la produzione si interrompe: c’è una macchina guasta...

Pensando già alle lamentele dei clienti ti chiedi se non si possa fare niente per evitare tutto questo.

 

Due risposte classiche

La storia appena descritta è forse un poco generica, ma non irreale: ci ricorda infatti che, per quanto ben progettati, i macchinari industriali sono soggetti a guasti.

Avendo questa consapevolezza ci chiediamo: cosa poter fare a fronte di possibili rotture di macchinari?

In prima battuta la risposta potrebbe essere una di queste:

1. Chiamare un meccanico che ripari la macchina all’occorrenza, cioè ogni qualvolta si rompa;

2. Chiamare un meccanico che periodicamente ripari la macchina prima che si rompa.

 

La prima è molto intuitiva, facile da applicare e richiede pochi sforzi, infatti è stata quella adottata sin dagli albori della prima rivoluzione industriale.

• È intuitiva perché la logica è chiara: la macchina si rompe, il meccanico la ripara.
• È facile da applicare: basta aspettare finché la macchina si rompa e poi chiamare il meccanico.
• Richiede pochi sforzi: non bisogna pensare ad una strategia di programmazione.

Potremmo chiamare la prima risposta “manutenzione reattiva” dell’impianto. Forse questa risposta  bastava alle esigenze che si avevano agli albori della prima rivoluzione industriale, ma ad oggi l’idea grezza di “manutenere un impianto quando serve” non basta più: per evitare situazioni spiacevoli come quella descritta poco fa, ogni Manager sa che gli impianti produttivi vanno manutenuti in anticipo rispetto ai guasti che si potrebbero verificare.

Perciò è generalmente adottata la seconda soluzione.

 

La seconda risposta è tutto il contrario della prima:

• È poco intuitiva: se la macchina non è rotta perché la devo riparare?
• È più difficile da applicare: come decidere quando devo riparare la macchina?
• Richiede sforzo: bisogna programmare gli interventi a intervalli regolari e pagare un meccanico specializzato che esegua gli aggiustamenti.

Allora perché è stata privilegiata? Perché ha allungato notevolmente la vita dell’impianto a fronte di più moderati incrementi di costo. Tutto ciò ha però richiesto un grande cambiamento di mentalità.

Questa risposta è chiamata “manutenzione preventiva”, ma non è la risposta definitiva.

 

I vantaggi di una Manutenzione Predittiva

Se nelle prime rivoluzioni industriali la manutenzione dei macchinari avveniva occasionalmente o attraverso  la manutenzione preventiva, arrivati alla quarta rivoluzione industriale è giunto il momento di puntare ancora più in alto.

La manutenzione su cui vogliamo focalizzarci si chiama “Manutenzione Predittiva”.

Come la manutenzione preventiva è vantaggiosa nei confronti di quella reattiva, così quella predittiva è vantaggiosa nei confronti della preventiva, sia in termini economici sia di sicurezza degli impianti.

 

La Manutenzione Predittiva è la terza risposta al problema dei guasti:

3. Capire automaticamente se, quando e come la macchina potrebbe rompersi e chiamare in modo mirato un meccanico per sistemarla prima che si rompa.

Questa risposta è sicuramente la più complessa e articolata, indice che è più difficile da realizzare e al contempo più adatta a risolvere il problema. Essa richiede lo stesso cambio di mentalità che è occorso per passare da manutenzione occasionale a manutenzione preventiva, ma se adottata apre nuove opportunità:

 

 

• l’abbattimento dei costi di manutenzione fino al 25-30%, grazie all’identificazione precisa e oggettiva del possibile guasto e quindi all’individuazione del servizio di assistenza più adatto;

 

 

• l’allungamento dei tempi di attività della macchina con una riduzione di tempi vuoti del 35-45%, grazie a interventi più mirati e intervallati da periodi di tempo più lunghi.

 

Alla fin fine il passaggio alla Manutenzione Predittiva rende vantaggi notevoli a fronte di più moderati sforzi: un programma predittivo funzionante in modo appropriato infatti può offrire risparmi dell’8-12% rispetto ad una strategia preventiva e del 30-40% rispetto ad una manutenzione reattiva.

 

Articoli indipendenti indicano ritorni fino a 10 volte sugli investimenti iniziali e
incrementi in produttività del 20-25%.^[1]

 

È per questo motivo che molte aziende stanno puntando sulla Manutenzione Predittiva, che tra qualche anno diverrà uno standard operativo: essa è resa possibile dai cambiamenti portati dall’Impresa 4.0, primo tra i quali la possibilità di raccogliere informazioni puntuali e istantanee sui processi produttivi all’interno dell’azienda.

 

Un Esempio di Manutenzione Predittiva

In molti processi produttivi il controllo delle vibrazioni dei motori delle macchine può mettere in luce un possibile guasto in arrivo.

Piccole vibrazioni iniziali anomale, causate da minuscoli disassamenti, si amplificano sempre di più fino a mettere sotto sforzo il motore e guastarlo.

Esse non sono percepite in mezzo al rumore dell’impianto, almeno nei primi tempi, ma possono essere rilevate da sensori. Insegnare al computer a riconoscere questo tipo di anomalie permette di prevedere con largo anticipo la rottura.

 

 

Come si fa Manutenzione Predittiva

La Manutenzione Predittiva poggia le sue fondamenta sulla possibilità di comprendere in tempo reale cosa stia succedendo al macchinario sotto esame. Al fine di raggiungere tale obiettivo un’azienda deve realizzare tre macro-fasi di lavoro:

1. Per prima cosa è necessario acquisire dal macchinario dei dati oggettivi che permettano di definirne lo stato di funzionamento. Delle anomalie in tali parametri potrebbero segnalare che il macchinario sta per rompersi. L’acquisizione dei dati è un processo molto importante perché da dati di scarsa qualità o significatività non possono che risultare conclusioni altrettanto scarse. Esso richiede strumenti di misurazione adeguati, strutture di interconnessione e programmi dedicati per poter riuscire a far fluire i dati dalla macchina a computer che possano analizzarli. Inoltre questa fase richiede del tempo perché per poter costruire un modello adeguato è in genere necessario avere una grande quantità di informazioni sulle condizioni in cui si verifichino i guasti. I tempi di raccolta dei dati possono durare da qualche settimana a qualche mese, a seconda della complessità del macchinario.
2. Al processo di acquisizione dei dati segue poi la loro ripulitura ed elaborazione per renderli pronti ad essere interpretati in un modello.
3. Infine viene costruito un modello. Tali modelli sono in generale algoritmi che un computer sfrutta per predire la venuta di un guasto nel futuro.

 

 

Ovviamente la manipolazione dei dati, anche in questa fase, non può essere lasciata al caso e l’interpretazione dei risultati in base al contesto richiede sempre l’intervento umano.

Terminate queste fasi si avrà un processo automatico nel quale i dati provenienti dalla macchina saranno raccolti, elaborati e interpretati da un modello che dirà se la macchina necessita di riparazioni. Può inoltre fornire indicazioni riguardo il tipo di manutenzione che è necessario svolgere, indicando quale componente si sta comportando in modo anomalo ed è prossimo alla rottura.

Per imbastire il tutto è necessario ovviamente del tempo e l’intervento di esperti del settore. Infatti non è pensabile passare alla fase successiva senza aver completato quelle precedenti e, come già scritto nella fase 1, bisogna raccogliere una discreta quantità di dati, che sono poi da visualizzare e manipolare.

 

L’azienda T4SM, ad esempio, ha creato Soluzioni Software per accorciare i tempi e rendere più agevole la raccolta e l’immagazzinamento dei dati in una posizione centralizzata, nonché l’analisi necessaria per la Manutenzione Predittiva.

iDaq è una piattaforma software di raccolta dati che permette la connessione a sensori e PLC differenti tra loro.

Lilium è un software che permette di preparare, trasferire e conservare le informazioni di interesse verso sistemi di terze parti quali ERP, database, MES e piattaforme Cloud Based di Business Intelligence in modo automatizzato.

Smart Monitoring permette il processo di pulizia delle informazioni e creazione dei modelli, nonché la visualizzazione dei risultati in ottica predittiva.

Fabbrica Digitale 4.0 è la piattaforma completa per il monitoraggio della linea di produzione,  integra la visualizzazione dello stato dei macchinari e delle lavorazioni in atto in tempo reale con i modelli di intelligenza artificiale e di manutenzione predittiva, gestisce gli allarmi anche fuori orario lavorativo attuando azioni come notifiche o chiamate automatiche di richiesta assistenza.

Grazie alla suddivisione in più moduli, tali programmi si adattano alle diverse tipologie di produzione e alle diverse esigenze aziendali.

 

Conclusioni

La recente rivoluzione dell’Industria 4.0, nella quale la raccolta e manipolazione di dati sono diventate il centro dell’attenzione, ha permesso che si possa rispondere meglio al problema dei guasti, rendendo realizzabile l’idea di una Manutenzione Predittiva.

La Manutenzione Predittiva è un’arma potente che potrà essere sfruttata sempre di più nei prossimi anni dalle industrie che vorranno migliorare l’efficienza del proprio impianto produttivo.

È un’arma che richiede competenze per essere utilizzata, ma che ricambia lo sforzo riducendo i fermi di produzione non programmati, i costi delle apparecchiature e della manodopera manutentrice, e al contempo aumentando i ricavi, la sicurezza dei dipendenti a contatto con la macchina e l’efficacia di interventi di aggiustamento.

Noi di T4SM speriamo che questo articolo possa aiutare ad avere una nuova prospettiva riguardo al cambiamento che le industrie stanno vivendo.

 

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^[1] http://preventive-predictive-maintenance.blogspot.it/2010/01/predictive-maintenance-implementation.html