Sistema di manutenzione predittiva – parte 1

Quale ruolo avrà un sistema di manutenzione predittiva?

Un sistema di manutenzione predittiva è destinato a rivestire nel prossimo futuro un ruolo sempre più importante non solo nell’industria produttiva, ma anche nella vita quotidiana di tutti coloro che utilizzano macchine ed impianti.

Sistema di manutenzione predittiva e machine learning

Presupposto necessario per applicare questa metodologia di analisi è la possibilità di rilevare e immagazzinare i dati raccolti tramite i sensori della macchina onde avere informazioni specifiche dell’impianto per poter creare un database storico che consentirà di applicare sofisticate analisi di Machine Learning allo scopo di implementare programmi di manutenzione specifici.

Si può pertanto affermare che la Manutenzione Predittiva è una manutenzione preventiva e customizzata ad hoc per ogni macchina e che viene eseguita al verificarsi di uno o più eventi derivanti dal monitoraggio di uno o più parametri significativi, misurati ed estrapolati utilizzando appropriati modelli matematici con lo scopo di individuare il tempo residuo prima del manifestarsi guasto.

Quali vantaggi porta un sistema di manutenzione predittiva?

La raccolta dei dati si basa normalmente sull’utilizzo di tecnologie avanzate per ottenere informazioni diagnostiche dagli impianti. Riuscire ad applicare con profitto tecniche di analisi manutentiva predittiva comporta la possibilità di:

• identificare tempestivamente anomalie nei macchinari ed evitare pertanto ripercussioni di carattere economico, ambientale e in un’ottica di sicurezza;
• permettere il controllo e la riduzione di costi a parità di qualità erogata;
• assicurare la possibilità di estendere e massimizzare la vita di beni ed impianti;
• permettere di misurare le performance dell’impianto e consentire di fare attività manutentiva solo quando è effettivamente richiesta.

Un sistema di manutenzione predittiva consente così non solo di anticipare il verificarsi di un guasto, ma anche di indirizzare efficacemente le risorse, eliminando le attività di manutenzione non necessarie, migliorando la complessiva efficienza produttiva.

Sistema di manutenzione predittiva vs tradizionale

Normalmente si evidenziano due problematiche relative all’impiego di personale e strumenti di manutenzione:

• I 2/3 degli interventi di manutenzione si limita ad aggiustare il danno senza immagazzinare l’esperienza e le informazioni acquisite per mettere in atto successive azioni correttive al fine di ottimizzare il processo manutentivo, con perdita quindi di quella che costituirebbe una preziosa conoscenza;
• 1/3 delle risorse spese potrebbe essere risparmiato;

È quindi evidente come una riorganizzazione mirata delle attività manutentive possa portare enormi miglioramenti all’attività aziendale sia da un punto di vista economico, sia da un punto di vista del processo qualitativo e organizzativo.

Cosa fa il Gruppo Sme.UP?

In Sme.UP utilizziamo per questo tipo di progetti la tecnologia combinata di R e Qlik:  con R, software di statistica specifico per il Machine Learning,  grazie al training sul database storico immagazzinato vengono individuati i migliori algoritmi in grado di prevedere l’imminente verificarsi del guasto e le variabili critiche di processo da monitorare mentre la potenza di calcolo di Qlik permette  di analizzare  velocemente grandi quantità di dati. Con Qlik, efficiente strumento di Business Intelligence, vengono inoltre realizzati i report fruibili dall’utilizzatore finale.[vc_row][vc_column el_class=”blog-author”][distance][vc_separator el_width=”50″][vc_row_inner][vc_column_inner el_class=”blog-author-img” width=”1/12″][vc_single_image image=”16422″ img_size=”60×60″][/vc_column_inner][vc_column_inner el_class=”blog-author-txt” width=”5/6″][vc_column_text]Sara Pea
Specialista Business Intelligence – Gruppo Sme.UP
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