Il tempo medio tra due guasti, MTBF (Mean Time Between Failures), è un indicatore di prestazione che riveste un ruolo fondamentale nella manutenzione degli impianti industriali, così come il tempo medio di riparazione, MTTR (Mean Time To Repair).  Il primo indica il tempo medio che trascorre tra due guasti, mentre il secondo è l’intergallo che trascorre tra il guasto e la sua riparazione.

Ogni impianto ha dei valori MTBF e MTTR definiti dal costruttore: questi indicatori sono così importanti perché esprimono l’affidabilità di un macchinario e la sua riparabilità. 

Tuttavia, gestire la manutenzione degli asset aziendali in modo “classico”, con interventi di assistenza e riparazione a guasto oppure programmati a intervalli regolari, in molti casi è meno efficiente che sfruttare gli strumenti della manutenzione predittiva, che permettono di ottimizzare ogni indicatore di prestazione grazie ai super-poteri dei dati.

MTBF ed MTTR, che vuol dire che i dati hanni i superpoteri? 

Significa che i dati possono migliorare le prestazioni complessive dei processi manutentivi, riducendo tempi e costi degli interventi e allontanando il rischio dei fermo-macchina che potrebbero avere delle conseguenze assai negative per l’azienda; la perdita del cliente nella più malaugurata delle ipotesi, quando il blocco di un macchinario finisce per allungare eccessivamente la data prevista di consegna di un prodotto. 

Ottimizzare l’indicatore MTBF con l’IoT e la manutenzione predittiva 

La gestione ottimale dell’indicatore MTBF può avvenire tramite l’Internet of Things (IoT) applicato agli impianti industriali. I sistemi di sensori IoT consentono di mettere in comunicazione tra loro tutti gli impianti e i macchinari, trasmettendo continuamente una quantità enorme di dati sul loro funzionamento a una piattaforma edge e/o cloud. 

In pratica, una rete IoT invia in tempo reale le informazioni sullo stato di funzionamento degli asset per quanto riguarda una serie di parametri, che possono anche essere messi in correlazione: vibrazioni, temperature di esercizio, oscillazioni, viscosità dei liquidi e così via, in modo da identificare immediatamente ogni deviazione dai valori standard di riferimento. 

Saper leggere i dati dell’MTBF

È indispensabile utilizzare una piattaforma software CMMS (Computerized Maintenance Management System) capace di elaborare i dati, analizzarli e presentarli con chiarezza attraverso un “cruscotto” (dashboard) per la visualizzazione di tabelle, schede, rapportini, grafici con dati storici e tendenziali. 

A questo punto il responsabile della manutenzione impianti ha tutto sotto controllo e può prendere le decisioni più opportune.

L’obiettivo è prolungare il tempo medio tra due guasti, MTBF, mantenendo in piena efficienza il macchinario senza danni improvvisi ed evitando l’eccessiva (e quindi pericolosa) usura dei suoi principali componenti.

Anziché seguire la logica “tradizionale”, con interventi di manutenzione a scadenze fisse già stabilite secondo le indicazioni standard del costruttore del macchinario, si pianificheranno le revisioni e riparazioni in base ai dati trasmessi dai sensori IoT, cercando così di prevedere le rotture e i malfunzionamenti.

E l’MTTR? Anche qui contano i dati

Un altro vantaggio dell’uso dei dati per ottimizzare la manutenzione degli impianti riguarda l’MTTR, e non l’MTBF. Si tratta della possibilità di ridurre la sovra-manutenzione. In altre parole: con l’assistenza programmata tradizionale si tende per precauzione a compiere dei controlli frequenti, che spesso si rivelano inutili o poco efficaci, con un conseguente incremento dei costi. Così l’MTTR tende ad allungarsi e diventare più oneroso per l’azienda. 

Senza dimenticare che una manutenzione di quel tipo richiede di avere a disposizione in magazzino un numero elevato di pezzi di ricambio per fronteggiare emergenze e guasti improvvisi, che non si è stati in grado di prevedere con il dovuto anticipo. 

Al contrario, grazie ai dati, si può accorciare molto l’MTTR, perché ogni intervento di assistenza avviene unicamente quando è necessario/richiesto e dopo aver ordinato solo i pezzi di ricambio necessari. 

I dati, infatti, consentono di ottenere informazioni accurate, affidabili e tempestive sullo stato di salute degli impianti. 

MTBF, MTTR e automazione

Inoltre, con le piattaforme CMMS l’azienda può automatizzare una serie di attività, come la raccolta dei dati stessi e la loro analisi anche tra molteplici siti produttivi in luoghi fisicamente distanti, con l’ulteriore vantaggio di individuare quelle “buone pratiche” nei processi di manutenzione che possono essere estese e potenziate, ottimizzando ancora di più gli indicatori MTBF e MTTR.