Automatizzare è spesso sinonimo di efficientare, ma non possiamo dimenticare che l’efficientamento passa attraverso una corretta e costante gestione dei processi e dei macchinari coinvolti nell’automazione. Automazione dunque significa anche manutenzione.

Chi gestisce produzione, magazzini e processi vari si trova costantemente di fronte alla scelta tra:

  • Manutenzione reattiva o correttiva che comporta interventi riparatori solo quando ci si trova davanti a un malfunzionamento o ad un guasto
  • Manutenzione preventiva, una manutenzione cioè ciclica o programmata che si basa sulla pianificazione di interventi costanti e schedulati e spesso la sostituzione di ricambi o pezzi per evitare appunto guasti o blocchi.

Se si ragiona in termini di numeri, l’impatto che la manutenzione ha sulla produttività non è certo da trascurare. Le percentuali variano da 5 % a 20% di perdite in capacità produttiva se si calcolano soprattutto i rischi legati alla manutenzione reattiva che impone l’arresto improvviso della produzione e tempi di reazione difficilmente quantificabili.

I tempi di downtime delle macchine costano circa 45 miliardi di euro all’anno a chi produce e quasi la metà di queste perdite sono dovute a guasti tecnici dei macchinari. (fonte : Kainet)

Ma come si fa a calcolare i costi della manutenzione e regolarsi per capire quale sia il migliore approccio a questo tema per la singola azienda?

I costi di manutenzione si dividono in due macro-categorie:

  • Costi propri:
    1. Costi propri diretti: tra questi i più comuni sono la manodopera necessaria per eseguire la manutenzione dei macchinari e ripristinare i funzionamenti, ai quali si vanno poi a sommare quelli che derivano dall’acquisto dei materiali e dei ricambi.
    2. Costi propri indiretti: tra questi troviamo quelli relativi al personale non direttamente coinvolto ma interessato, le attrezzature, i sistemi e i servizi.
  • Costi indotti: sono quelli legati al downtime e ai guasti che a cascata portano a fermi produzione, errori, ritardi e quindi sono difficilmente prevedibili e quantificabili.

Manutenzione ai tempi dell’Industry 4.0

In epoca di Industry 4.0 tutto sta cambiando: parlare di IoT (Internet of Things), Cloud e Machine Learning è all’ordine del giorno, che impatto hanno però sul modo di organizzare e scegliere il tipo di manutenzione necessaria per i propri macchinari?

Grazie alle nuove tecnologie, è possibile inserire dei sensori e dei sistemi all’interno dei macchinari che sono perfettamente in grado di monitorare quello che accade nel dispositivo/impianto e analizzarlo in tempo reale.

Identificare i dati, fare diagnosi, e acquisire continuamente dati durante il funzionamento dei macchinari.

La raccolta dei dati si unisce a una elaborazione in termini matematici che permette di segnalare anomalie in anticipo oltre a fornire informazioni in real time sullo stato e sulle performance del macchinario stesso.

È in questo contesto che nasce la MANUTENZIONE PREDITTIVA.

Proprio così. Il check up costante dei macchinari e degli impianti e la raccolta dei dati al loro interno, consente di monitorare tutti i parametri e intervenire prima che il guasto avvenga, prima quindi del downtime. Il procedimento è davvero semplice: grazie alla possibilità di monitorare, raccogliere ed elaborare continuamente i dati, nel momento in cui vengono rilevati eventuali scostamenti dalla norma, questi vengono segnalati in tempo utile prima del downtime o dell’usura.

Manutenzione predittiva e proattiva: come metterla in campo

Per rendere possibile e attuare quindi la manutenzione predittiva, ci vengono in aiuto 2 pilastri dell’Industria 4.0: MACHINE LEARNING e BIG DATA

Il Machine Learning è, come dice la parola stessa, la capacità delle macchine di imparare in automatico da una certa esperienza. Include tecniche e algoritmi fortemente legati al calcolo statistico che permettono un miglioramento continuo e costante al crescere dei dati elaborati.

Questo proliferare di informazioni nel sistema genera grandi volumi di dati, BIG DATA, per la produzione, la manutenzione e la gestione della catena di distribuzione manifatturiera che arrivano da:

  • controllori logici programmabili (PLC)
  • sistemi di controllo di supervisione e acquisizione dati (SCADA)
  • interfacce uomo macchina HMI
  • dispositivi IoT o sistemi IT delle diverse aree aziendali.

Grazie a questi sistemi computazionali esiste la possibilità di mettere in campo la manutenzione predittiva 4.0 che previene, prima del loro palesarsi, guasti, problemi, imprevisti proprio perché consente di anticipare questi problemi, evitare arresti dei macchinari o downtime.

La manutenzione predittiva rappresenta quindi per tutti una concreta opportunità per migliorare i processi e ridurre al minimo i costi propri e indotti della manutenzione.

Manutenzione predittiva significa dunque efficienza.

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