Molteplici approcci, un unico obiettivo: l’efficientamento

Il profondo mutamento del contesto produttivo ha portato il tema dell’efficientamento in primo piano e ha modificato e moltiplicato le esigenze manutentive.

Non tutte le manutenzioni infatti sono uguali, gli approcci sono molto diversi a seconda dell’esigenza che può variare dalla necessità improvvisa di una riparazione, alla prevenzione e programmazione di interventi periodici fino all’approccio migliorativo che permette di prevedere interventi non ricorsivi di miglioramento degli impianti e degli asset.

Un ulteriore approccio è emerso proprio grazie alla capacità di monitoraggio delle condizioni, alla possibilità di raccogliere e analizzare i dati emessi dalla macchina, e alla capacità di sviluppare strumenti tecnologici in grado di apprendere e fornire nuove informazioni elaborando i dati che l’IoT industriale fornisce: la manutenzione predittiva

GESTIRE MEGLIO LA MANUTENZIONE

La gestione delle diverse tipologie manutenzione non è un’impresa semplice: vanno calendarizzati gli interventi programmati, è necessario far fronte tempestivamente ai guasti e tenere traccia delle riparazioni e sostituzioni, vanno monitorate le scadenze previste in ambito sicurezza e gestite le procedure inventariali. Un approccio basato su sistemi tradizionali e documentazione cartacea richiede troppo tempo, troppe risorse e ha margini di errore troppo alti per essere funzionale alle esigenze della nuova industria.

Servono soluzioni software in grado di gestire in modo coordinato tutti gli interventi di fornire le informazioni giuste al momento giusto, gestire persone, scadenze e interventi e dare supporto alle decisioni.

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MANUTENZIONE PREDITTIVA

La manutenzione più efficace ed economica è quella che viene fatta nel momento giusto, effettuando l’intervento che garantisca il miglior risultato con il minor impatto.

Un’utopia? No, è manutenzione predittiva.

Oggi, è possibile sviluppare modelli di comportamento delle macchine che, sulla base dei dati analizzati, siano in grado di individuare il tempo residuo reale prima del guasto, l’elemento esatto che si andrà a rompere e il modo migliore per gestirlo.

La manutenzione basata sui big data e sul machine learning consente un intervento più efficace e mirato là dove il macchinario lo richiede. Il risultato finale è l’ottimizzazione delle risorse tecniche, umane e temporali.

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MANUTENZIONE SOCIAL

La manutenzione smart si basa non solo sulle tecnologie ma anche sulla capacità di comunicare e di collaborare fra operatori, manutentori e azienda.

E’ necessario che il processo sia veloce ed esaustivo, per questa ragione devono esserci strumenti per trasmettere informazioni relative all’operatività e ai guasti, allegando anche foto e video se necessario, per segnalare la presa in carico e lo stato di avanzamento dei lavori: una comunicazione istantanea che faciliti la social collaboration, la gestione e la diffusione delle conoscenze all’interno dell’azienda e, al contempo, possa essere tracciata e gestita a livello aziendale.

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