Un’importante voce di costo per le realtà industriali è la manutenzione degli impianti, la cui ottimizzazione riveste un’importanza strategica volta a migliorare la produttività. Seppure si tratti di un obiettivo non sempre facile da raggiungere, che può scontrarsi con consolidate routine lavorative e con la mancanza di una vision chiara, una corretta gestione della manutenzione oggi è considerata quanto mai necessaria per chi intende sfruttare le opportunità della digital transformation e dell’Industria 4.0.

Un prezioso alleato nel perseguimento di tale finalità strategica è l’Internet of Things (IOT), il cui approccio -se applicato al settore manifatturiero – consente:

• un monitoraggio accurato e costante degli impianti,
• l’elaborazione di modelli matematici che consentono di programmare gli interventi,
• di effettuare analisi comparative e definire i trend sul ciclo di vita di componenti e macchinari,
• di creare un vero e proprio digital twin, un modello digitale di un asset, utilizzabile per coordinare gli interventi manutentivi tra produttore e utente o, addirittura, per definire migliorie progettuali.

Ottimizzare la manutenzione impianti con l’IoT

Oggi, l’IoT è considerato un prerequisito essenziale per efficientare il monitoraggio degli impianti e, al contempo, uno strumento complementare per un efficace asset management. Le piattaforme software EAM o CMMS, per la gestione computerizzata della manutenzione dei macchinari, valorizzano al meglio i dati raccolti dai sensori smart (sempre più integrati in macchine ed impianti) e forniscono informazioni preziose sull’operatività delle macchine. Tra i diversi parametri che possono essere monitorati, i più importanti sono:

• temperatura,
• livelli acustici,
• velocità e ampiezza delle vibrazioni,
• livello dell’olio,
• parametri elettrici del motore (tensione e corrente),
• ecc.

Dal condition monitoring alla manutenzione predittiva

Grazie ai software di asset management, la rilevazione e la storicizzazione di queste informazioni contribuiscono all’introduzione del condition monitoring, ovvero la manutenzione secondo condizione, la quale restituisce informazioni sullo stato di salute di un impianto e registra gli scostamenti dei parametri dai valori ottimali.

L’utilizzo di questi dati non si limita a fotografare solo lo stato di operatività di una macchina in un determinato momento, ma l’evoluzione dei parametri può essere utilizzata per prevedere come lavorerà un impianto e in che modo la sua produttività potrà degradare o subire un peggioramento. Di conseguenza sarà possibile programmare le attività di manutenzione in relazione a questi scenari.

Efficientare la manutenzione degli impianti con l’analisi predittiva

IoT e Asset Management efficientano il monitoraggio e abilitano la manutenzione predittiva, la quale si sta imponendo come migliore strategia per una corretta manutenzione degli impianti. La forza della manutenzione predittiva sta nella possibilità di anticipare l’evoluzione di un sistema, prevedere con un sufficiente grado di confidenza quando potrà verificarsi un guasto e, quindi, nel programmare le necessarie attività per prevenirlo.

La manutenzione predittiva si differenzia dalla manutenzione preventiva. In quest’ultima le operazioni di manutenzione sono calendarizzate secondo parametri standard che, molte volte, sono predefiniti in base alle caratteristiche delle macchine e/o alle indicazioni dei produttori (ad esempio, una revisione della macchina ogni 100.000 pezzi prodotti). La manutenzione predittiva si basa, invece, su dati in real time e su algoritmi di analisi capaci di individuare le tendenze sull’usura e l’operatività. Di conseguenza, è possibile eseguire gli interventi solo quando sono effettivamente necessari, limitando in questo modo gli impatti sulla produzione.

Analisi predittiva e digital twin

Lo step più evoluto per l’efficientamento del monitoraggio e della manutenzione degli impianti è la creazione di un digital twin per ogni asset, con cui si intende l’esatta replica digitale di un asset realizzato con un software di modellazione. Si tratta, quindi, di un modello interattivo e interrogabile, contenente tutte le informazioni e i dati della parte hardware e software.

La creazione di un gemello digitale in cloud di un asset o addirittura di un intero impianto, al quale è possibile accedere mediante un’unica dashboard, semplifica la condivisione dei dati tra produzione, manutenzione e/o cliente finale, ottimizza la programmazione delle attività di manutenzione e può servire da modello per lo sviluppo di migliorie progettuali e nuovi prototipi.