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Manutenzione predittiva cos'è, tipi e vantaggi

Manutenzione predittiva: cos’è, tipi e vantaggi

Tempo di lettura stimato: 7 minuti

Con la manutenzione predittiva (PdM) si monitorano le condizioni degli asset per prevenire guasti e anomalie. Tipi, tecniche e vantaggi

Sappiamo che esistono diversi tipi di manutenzione e che in base alle caratteristiche del bene da mantenere se ne sceglierà uno piuttosto che un altro; o si opterà per la combinazione di più di una tipologia di manutenzione.

Insieme alla scelta del tipo di manutenzione più adatto all’asset gestito, è opportuno utilizzare un facility management software professionale per migliorare la produttività dei processi di manutenzione e ridurre i tempi e i costi legati alla gestione.

Nella lista delle tipologie di manutenzione troviamo la cosiddetta manutenzione predittiva, ma sappiamo in cosa consiste davvero? E quando e come è utile implementarla? Scopriamolo insieme in questo articolo.

Che cos’è la manutenzione predittiva?

La manutenzione predittiva, spesso indicata con la sigla PdM che sta per Predictive Maintenance, è una tecnica manutentiva che monitora le prestazioni e le condizioni delle apparecchiature e delle varie parti del bene da mantenere e attraverso l’analisi dei dati rilevati, individua possibili anomalie e/o difetti in modo da poterli correggere prima del verificarsi di eventuali guasti.

Questo tipo di manutenzione è stata introdotta negli anni Novanta e ha come obiettivo principale quello di prevedere i guasti in base a determinati parametri e fattori. Una volta effettuata la previsione dei guasti, i responsabili della manutenzione sono in grado di adottare le misure necessarie per prevenire il manifestarsi dei guasti previsti.

Come per qualsiasi strategia di manutenzione, anche la manutenzione predittiva mira a:

  • ridurre il verificarsi di guasti e massimizzare i tempi di attività migliorando l’affidabilità degli asset;
  • ottimizzare i costi operativi riducendo i lavori di manutenzione;
  • ridurre i costi di manutenzione e massimizzare i tempi di produzione.

Manutenzione predittiva e preventiva: che differenza c’è

La differenza tra manutenzione preventiva e manutenzione predittiva sta nei dati analizzati.

Mentre un tecnico di manutenzione predittiva si basa sul monitoraggio e sull’analisi dei dati provenienti dalle condizioni reali e attuali dell’apparecchiatura in funzione, la manutenzione preventiva si basa su dati storici, medie e statistiche sull’aspettativa di vita per prevedere quando saranno necessarie attività di manutenzione.

Quali sono i vantaggi della manutenzione predittiva?

La manutenzione predittiva offre una serie di vantaggi significativi rispetto ad altri approcci di manutenzione, che possono contribuire notevolmente a migliorare l’efficienza operativa e la redditività di un’azienda.

Di seguito sono elencati alcuni dei principali benefici derivanti dalla manutenzione predittiva:

  1. intervento preventivo: uno dei vantaggi più evidenti della manutenzione predittiva è la capacità di intervenire prima che si verifichi un guasto. Monitorando costantemente le condizioni degli asset e rilevando segnali precoci di anomalie o degrado, è possibile pianificare interventi di manutenzione in anticipo, riducendo il rischio di costosi tempi di fermo macchina e migliorando la disponibilità operativa;
  2. massimizzazione della vita utile degli asset: grazie alla capacità di identificare e correggere tempestivamente i problemi, la manutenzione predittiva consente di massimizzare la vita utile degli asset e dei loro componenti. Questo significa che gli investimenti in attrezzature e macchinari possono essere sfruttati al massimo delle loro potenzialità, riducendo la necessità di sostituzioni premature e ottimizzando i rendimenti sugli investimenti;
  3. riduzione dei costi di manutenzione: poiché la manutenzione predittiva consente di intervenire solo quando è effettivamente necessario, si riducono i costi associati alla manutenzione preventiva programmata o alla manutenzione correttiva d’urgenza. Ciò si traduce in risparmi sui costi di manodopera, pezzi di ricambio e tempi di inattività non pianificati, contribuendo a migliorare la redditività complessiva dell’azienda;
  4. aumento della sicurezza sul lavoro: grazie alla capacità di identificare e correggere i potenziali problemi prima che si verifichino, la manutenzione predittiva può contribuire anche a migliorare la sicurezza sul lavoro. Riducendo il rischio di guasti improvvisi o malfunzionamenti delle attrezzature, si crea un ambiente di lavoro più sicuro per gli operatori e il personale tecnico;
  5. miglioramento della pianificazione e della programmazione: poiché la manutenzione predittiva si basa sull’analisi dei dati e sulla previsione dei guasti, consente una pianificazione e una programmazione più efficaci delle attività di manutenzione. Questo permette di ottimizzare le risorse disponibili, pianificare interventi in momenti di minore impatto sulla produzione e ridurre al minimo i tempi di inattività imprevisti.

Tutti questi vantaggi portano diversi risparmi sui costi riducendo:

  • il tempo di manutenzione;
  • le ore di produzione impiegate per la manutenzione;
  • il costo dei pezzi di ricambio e delle forniture.

È stato inoltre dimostrato come i programmi di manutenzione predittiva aumentino di dieci volte il ritorno sull’investimento (ROI) grazie a una riduzione:

  • dei costi di manutenzione del 25-30%;
  • dei guasti del 70%-75%;
  • dei tempi di inattività del 35% -45%.

Tipi e tecniche di manutenzione predittiva

Quando parliamo di “tipi di manutenzione predittiva” ci riferiamo ai settori su cui questo tipo di manutenzione può agire e alle tecniche utilizzate per ciascuno campo di applicazione. Non esiste infatti un’unica tecnologia all’interno di questo approccio manutentivo, ma al contrario vengono utilizzati numerosi dispositivi di controllo in relazione all’aspetto tecnico che bisogna monitorare.

Le principali tecniche di manutenzione predittiva utilizzate, a cui corrispondo altrettanti tipi di manutenzione predittiva, sono:

  • termografia ad infrarossi:
    l’analisi termografica ad infrarossi è una tecnologia molto diffusa e versatile soprattutto perché consente un’analisi non invasiva. Questo vuol dire che senza intaccare il bene o parti di esso, è possibile individuare temperature superiori alla norma che in alcuni casi possono indicare un malfunzionamento o una perdita;
  • monitoraggio acustico sonico e ultrasonico:
    attraverso il monitoraggio acustico, il personale di manutenzione può rilevare una serie di malfunzionamenti come i suoni di emissioni di gas, liquidi o perdite area. In generale la tecnologia sonica è più economica mentre la tecnologia ad ultrasuoni risulta più cara ed è utilizzata per attrezzature meccaniche e apparecchiature elettriche che emettono suoni più sottili;
  • analisi delle vibrazioni:
    questo tipo di analisi è particolarmente utile sui macchinari che emettono vibrazioni specifiche in base al corretto o meno funzionamento dei componenti.  Quando i componenti iniziano ad usurarsi, infatti, la vibrazione cambia ed emerge un nuovo modello di vibrazionale. Con un monitoraggio costante, un tecnico qualificato può confrontare le letture del modello di vibrazione e identificare con anticipo componenti usurate o malfunzionanti, evitando così il manifestarsi di guasti;
  • analisi degli olii:
    l’analisi dell’olio è uno strumento ritenuto molto efficace nella manutenzione predittiva. Controllando le condizioni dell’olio dei macchinari e delle attrezzature, i tecnici possono stabilire la presenza di contaminanti, determinare la viscosità, la presenza di acqua, etc. Il vantaggio principale dell’analisi dell’olio è che i risultati dei test iniziali servono come base per qualsiasi nuovo macchinario e manutenzione.
Tipi di manutenzione predittiva

I vari tipi di manutenzione predittiva

Le tecnologie della manutenzione predittiva

La manutenzione predittiva è supportata da una serie di tecnologie avanzate che consentono di monitorare, analizzare e prevedere lo stato degli asset industriali in tempo reale. Queste tecnologie sono fondamentali per identificare segnali precoci di problemi e pianificare interventi di manutenzione tempestivi.

Esaminiamo alcune delle principali tecnologie che entrano a far parte della manutenzione predittiva.

Manutenzione predittiva IoT: cos’è

L’Internet delle cose (IoT) è una tecnologia chiave che abilita la manutenzione predittiva consentendo la connessione e la comunicazione tra dispositivi, sensori e sistemi di gestione.

Con l’IoT, è possibile raccogliere dati in tempo reale sulle condizioni operative degli asset e trasmetterli a sistemi centralizzati per l’analisi e la valutazione. Questa connettività permette una monitoraggio continuo e remoto delle attrezzature, consentendo interventi di manutenzione predittiva in base alle condizioni effettive e non solo a programmi di manutenzione predefiniti.

Machine learning per la manutenzione predittiva

Il contesto odierno è ricco di dati e spesso vasti flussi informativi operativi rimangono sottoutilizzati. È qui che il “Machine Learning” entra in gioco per trasformare questi dati inattivi in informazioni utili sulla salute e le prestazioni dell’attrezzatura.

Il machine learning gioca un ruolo fondamentale nella manutenzione predittiva, consentendo ai sistemi di apprendere dai dati storici e in tempo reale per identificare pattern e tendenze significative. Utilizzando algoritmi di machine learning, è possibile analizzare grandi volumi di dati provenienti da sensori e dispositivi di monitoraggio per rilevare anomalie e prevedere il verificarsi di guasti imminenti.

L’aspetto più convincente del machine learning nella manutenzione predittiva è la sua adattabilità. Questi modelli predittivi possono essere addestrati per adattarsi ai cambiamenti nelle condizioni operative e migliorare continuamente le prestazioni del sistema di manutenzione predittiva.

AI per la manutenzione predittiva

L’intelligenza artificiale (AI) è impiegata nella manutenzione predittiva per migliorare l’efficacia delle analisi dei dati e delle previsioni dei guasti.

Attraverso l’uso di algoritmi avanzati di apprendimento automatico e di reti neurali artificiali, l’AI è in grado di identificare pattern complessi nei dati e fornire predizioni più accurate sullo stato degli asset e sulla probabilità di guasti futuri. Inoltre, l’AI può essere utilizzata per ottimizzare le strategie di manutenzione, suggerendo interventi prioritari e ottimizzando le risorse disponibili.

Il ruolo del cloud e dei digital twin nella manutenzione predittiva

Nella manutenzione predittiva il digital twin e il cloud computing svolgono un ruolo cruciale consentendo l’archiviazione, l’elaborazione e l’analisi dei dati su piattaforme scalabili e flessibili.

Il cloud offre la possibilità di archiviare grandi volumi di dati provenienti da sensori e dispositivi di monitoraggio in modo sicuro e accessibile da qualsiasi posizione.

I digital twin integrati con la tecnologi IoT, invece, sono modelli virtuali degli asset fisici che consentono di simulare e monitorare il loro comportamento di un asset in tempo reale.

L’integrazione tra il cloud e i digital twin, permette creare ambienti di manutenzione predittiva altamente efficienti e basati sui dati, che migliorano la capacità di anticipare e prevenire guasti e ottimizzano le operazioni di manutenzione complessive.

Come implementare un programma di manutenzione predittiva: best practices

Chiaramente ogni asset da mantenere necessiterà di un programma manutentivo realizzato ad hoc, ma di seguito indichiamo alcune best practices:

  • verificare la disponibilità del budget:
    prima di approvare il programma di manutenzione è necessario che quanto previsto trovi fattibilità nelle disponibilità economiche progettuali. Per questo è indispensabile interfacciarsi con i professionisti che si occupano degli aspetti finanziari e con il committente e verificare che il programma sia economicamente sostenibile;
  • identificare gli asset critici:
    questo passaggio serve per individuare quelle risorse che hanno bisogno di manutenzione predittiva, perché più costose di altre o più delicate;
  • creare un database:
    tutti i dati storici a disposizione possono essere utili per un’analisi predittiva. Questi dati, infatti, possono essere utilizzati per stabilire le eventuali modalità di guasto a cui potrebbe essere soggetto la specifica risorsa e potrebbero anche essere utili quando si sviluppa la prima versione degli algoritmi predittivi;
  • analizzare e stabilire le modalità di guasto:
    una volta individuate le risorse critiche, le stesse saranno analizzate e per ognuna saranno individuate le modalità di guasto più ricorrenti e più probabili poter dunque agire in modo da evitarne il manifestarsi;
  • implementare sensori e dispositivi di monitoraggio:
    una volta che si hanno chiare le possibili modalità di guasto, si può agire in modo da prevenirle. Per farlo si andranno a selezionare i dispositivi e le tecnologie adatte al caso specifico, tra quelle che abbiamo visto nel paragrafo precedente e altre soluzioni offerte dal mercato delle tecnologie in continuo avanzamento. Tra le soluzioni più avanzate troviamo la tecnologia IoT che consente la comunicazione tra macchine, soluzioni software e tecnologia cloud aiutando a raccogliere e analizzare enormi quantità di dati;
  • sviluppare algoritmi predittivi:
    in questa fase i tecnici specialistici si occuperanno di sviluppare algoritmi di manutenzione predittiva basati sulle misurazioni dei sensori e altri dati utili raccolti.
Workflow di manutenzione predittiva

Workflow di manutenzione predittiva

La fase di manutenzione di un bene e delle sue componenti è tra le più impegnative, lunghe e a volte anche dispendiose.

Sicuramente fare uso di un software professionale è sempre utile, anzi indispensabile, per fare in modo che il lavoro di manutenzione dia risultati efficienti. Per questo ti consiglio di provare tu stesso il facility management software che ti permetterà di pianificare le manutenzioni, tracciare le attività e gestire le problematiche in un’unica piattaforma.

usbim-maint
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