La manutenzione preventiva e manutenzione predittiva hanno entrambe la possibilità di evitare guasti e assicurare la continuità operativa. Ma quali sono i vantaggi di una rispetto all’altra? L’utilizzo dell’IoT industriale può davvero permettere risparmi e maggior efficienza. Riccardo Sabadini, Head of Software Products Development di Softeam SpA, ci ha aiutato a capire quali sono vantaggi e svantaggi dei due tipi di manutenzione.
Manutenzione preventiva o predittiva: vantaggi e svantaggi
Rispetto alla manutenzione di tipo ‘correttivo’, che agisce solo dopo un guasto o malfunzionamento, la manutenzione preventiva e predittiva permettono di mantenere operative le macchine della vostra azienda.
Quindi l’obiettivo risulta essere lo stesso: prevenire guasti e malfunzionamenti. Qualcosa che evita costi interruzioni della produzione, ricadute sul fatturato e sulla reputazione presso i propri clienti. Ma quali sono le differenze principali fra le due?
La manutenzione preventiva
La manutenzione preventiva utilizza le ispezioni programmate, a scadenze temporali predeterminate. Questo permette di analizzare le macchine utensili per valutare il corretto funzionamento della macchina in tutte le sue parti.
Un approccio lungimirante e più efficiente della manutenzione correttiva. Tuttavia, ha dei limiti. Infatti serve stabilire delle finestre temporali adeguate: manutenzioni troppo ricorrenti rischiano di intaccare il processo produttivo. Mentre se passa troppo tempo si rischia di non valutare un rischio prossimo.
La manutenzione preventiva però ha dalla sua un minore necessità di maturità tecnologica rispetto a quella predittiva, che invece sfrutta i sensori IIoT.
La manutenzione predittiva
Questo tipo di manutenzione non si limita a prevenire i guasti. Invece, punta a predire quando una criticità della macchina potrebbe verificarsi. Qualcosa di impensabile fino a pochi anni fa, ma che diventa invece perseguibile con le tecnologie 4.0, ovvero sistemi di IIoT (Industrial Internet of Things).
Degli specifici sensori possono oggi trasmettere e ricevere dati in tempo reale, monitorando in modo costante il funzionamento e le performance della macchina. Sabadini ci spiega: “I sensori trasmettono i dati della macchina al software, quindi i tecnici vengono tempestivamente informati su funzionamento, performance ed eventuali criticità o anomalie su cui agire per evitare un guasto o, peggio, un fermo-macchina. Con questa tipologia di manutenzione, un altro vantaggio è quello di effettuare gli interventi quando realmente necessari, evitando uno spreco di tempo e risorse“.
Tuttavia, non basta che i sensori segnalino i problemi. C’è bisogno che le macchine ‘imparino’. Questo risulta possibile grazie agli algoritmi di machine learning, che portano le macchine a raggiungere un livello di performance ottimale.
Questo tipo di manutenzione permette inoltre alle aziende che vendono le macchine di offrire servizi post-vendita di assistenza tecnica anche da remoto.
Le competenze per la manutenzione predittiva nell’azienda meccanica
La manutenzione predittiva richiede un set di competenze tecniche molto specifiche per gestire il machine learning e l’assistenza da remoto. Competenze che spesso non sono presenti in azienda. Quindi Solitamente per l’azienda di produzione è più conveniente affidarsi alle competenze del partner costruttore della macchina e al suo servizio post-vendita e assistenza tecnica. Spesso però conviene anche investire nel proprio dipartimento IT interno, affidandosi a partner tecnologici esterni per affiancare il personale interno.
Inoltre serve lavora a livello gestionale: costruire i flussi per gestire gli eventi, strutturare le logiche e pianificare le risposte sulla base di specifiche azioni.
Per rispondere a questa nuova esigenza aziendale, Softeam propone due sistemi: il software di manutenzione Lyra Service, potenziato dalla raccolta dati dal campo con l’IIoT di Orquestra. Intergrati nella piattaforma proprietaria: Nexum Gateway: IIOT 4 Smart Maintenance.
Lyra Service e Orquestra
Lyra Service dà una visione centralizzata di tutti gli aspetti legati ai servizi di post-vendita e customer care. Non solo la gestione della scheda matricola, ma anche pianificazione degli interventi, profilazione del personale tecnico e dematerializzazione dei rapporti di intervento e delle note spese.
Il modulo dedicato al Service Management permette di automatizzare i processi di lavoro, accelerando i tempi di risposta al cliente. Qualcosa che migliora la soddisfazione e aumenta la fidelizzazione della clientela.
Orquestra, integrato con Lyra e tutte le funzionalità del CRM, raccoglie e analizza i dati. Una piattaforma di raccolta e analisi dei dati nativamente integrata con le proprie macchine, scalabile e personalizzabile.
La piattaforma Nexum Gateway: IIOT 4 Smart Maintenance integra poi perfettamente le due soluzioni. Come spiega Sabadini: “Orquestra monitora le performance della macchina e rileva variazioni o guasti in tempo reale. Qualora emergano anomalie e si renda necessario un intervento di manutenzione, apparirà sulla dashboard a bordo macchina un alert e con un semplice click sarà possibile inviare in automatico una richiesta su Lyra per aprire un ticket di assistenza oppure richiedere la ricambistica necessaria. Su Lyra poi sarà possibile completare il processo, pianificando una trasferta per riparare il guasto, oppure attivando un’assistenza da remoto oppure ancora, avviando tutto il processo di acquisto dei nuovi pezzi di ricambio”.
Questa soluzione potrebbe risultare vincente per molte aziende. Se volete approfondire, potete farlo a questo indirizzo.
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