Internet of Things al servizio della manutenzione predittiva
Può una piattaforma IoT diventare la base di partenza per sistemi di manutenzione preventiva?
Facciamo un passo indietro...
Per anni, le aziende manifatturiere hanno applicato un sistema di manutenzione su base reattiva e preventiva, a partire da un concetto essenziale: maggiore l’età della macchina, maggiore la frequenza degli interventi di manutenzione.
Tuttavia, secondo uno studio di ARC Group, solo il 18% delle macchine presenta problemi dovuti all’età, mentre l’82% dei problemi si verifica per ragioni del tutto indipendenti. Ne deriva che un sistema di manutenzione tradizionale, basato sull’età della macchina, presenta un fondamentale problema di efficienza e di spreco di risorse, dato che prevede interventi di manutenzione su attrezzature che spesso funzionano normalmente.
Proprio per questo si comincia a parlare sempre più spesso di manutenzione predittiva, e degli importanti vantaggi per il customer service delle aziende. In questo articolo parliamo di come l’adozione di una piattaforma IoT sia fondamentale per compiere questo passaggio.
Internet of Things per le aziende manifatturiere
La manutenzione predittiva è un approccio alla manutenzione che prevede la creazione di modelli matematici per l’elaborazione di determinati dati, allo scopo di prevedere il comportamente di una macchina e, quindi, anticipare eventuali malfunzionamenti.
L’obiettivo finale è eliminare il rischio di fermo-macchina e rendere il customer service un meccanismo estremamente efficiente e fluido, eliminando sprechi di risorse.
Viene da chiedersi: cosa c’entrano le piattaforme IoT? Non possiamo arrivare allo stesso risultato tramite i tradizionali sistemi SCADA?
Decisamente no.
La manutenzione predittiva si basa sulla capacità di raccogliere e processare grandi quantità di dati tramite algoritmi molto sofisticati, che cambiano per ogni azienda: un sistema SCADA locale non offre sufficiente capacità di archiviare dati, né sufficiente potenza di calcolo per processarli.
Una piattaforma IoT, d’altro canto, permette di memorizzare terabyte di dati e di implementare algoritmi di apprendimento automatico, grazie all’uso del cloud computing.
I vantaggi dell’IoT applicato alla manutenzione predittiva
Nel contesto delle industrie manifatturiere, l’Internet of Things consente di equipaggiare i macchinari con sensori di varie tipologie e di collegarli in rete, in modo da poterne monitorare il funzionamento in ogni momento.
I dati così raccolti vengono incrociati con le informazioni fornite durante gli interventi di manutenzione e con dati statistici per creare modelli predittivi finalizzati a ottimizzare al massimo la strategia di manutenzione.
Per esempio, diventa possibile stabilire se i programmi di manutenzione in uso siano o meno ottimali. Oppure, se una delle macchine stia per richiedere un intervento urgente, o se un intervento già in programma possa essere posticipato.
In tutto questo, maggiore è la quantità di dati che vengono “dati in pasto” agli algoritmi, migliore sarà la loro efficacia nell’ottimizzare i programmi di manutenzione.
Nel concreto, l’unione di tecnologie IoT e politiche di manutenzione predittiva porta diversi vantaggi, che sono stati evidenziato in un report della società di analisi Aberdeen Group.
Il primo di questi riguarda le prestazioni delle macchine, con una riduzione del downtime e un aumento dei margini operativi.
Vediamo inoltre un aumento del ciclo di vita delle attrezzature, a fronte di una riduzione dei costi di riparazione, e un efficientamento nella gestione di scorte di materiali e pezzi di ricambio.
Soluzioni IoT e tecnologie per il controllo elettronico
Qual è quindi, il modo migliore per implementare tecnologie IoT nei processi di produzione?
Com’è facile immaginare, la soluzione migliore è quella costruita a partire dalle peculiarità dell’azienda. Proprio questa è l’idea alla base di Nosco: un sistema modulare per il controllo elettronico che include una connessione IoT nativa e integrata.
Per le sue caratteristiche, Nosco non è solo una scelta conveniente e facilmente customizzabile, ma apre la strada al futuro della manutenzione predittiva e a un’ottimizzazione completa del customer service per le aziende manifatturiere.
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