Manutenzione Predittiva

Ottimizzazione della produzione e nuovi modelli di servizio.

Manutenzione Predittiva

La manutenzione predittiva è una delle applicazioni centrali nell'Industrie 4.0.

Analizzando vaste quantità di dati raccolti da una rete di sensori connessi installati negli impianti di produzione, consente alle aziende di effettuare previsioni affidabili su come le condizioni di una macchina o un impianto si svilupperanno nel tempo e quando ne sarà richiesta la manutenzione. Le condizioni degli impianti di produzione, a ogni modo, esercitano un’influenza diretta sulla qualità del prodotto finale.

Pertanto, è possibile stabilire un nesso molto stretto tra la manutenzione predittiva e la qualità predittiva. Infine, questi nuovi scenari tecnologici offrono opportunità per lo sviluppo di modelli di servizio, consentendo ai produttori di macchine di stabilire nuovi standard per la gestione delle relazioni con i clienti.

Modello e infrastruttura

Il modello predittivo è al centro di tutti gli scenari di manutenzione predittiva: la modellazione inizia con l'identificazione dei parametri rilevanti, come temperatura, pressione, vibrazione o caratteristiche visive. La base è nei dati storici. Applicando il modello ai dati storici, il modello può essere collaudato per individuare le sue capacità e l'accuratezza delle previsioni può essere regolata. La tecnologia di Machine Learning può supportare questo processo, rendendo il modello sempre più "smart" e incrementando il suo potere predittivo.

Come prerequisito, l'infrastruttura IT e le reti devono essere in grado di gestire alti volumi di dati. Internet of Things e Big Data sono le parole chiave principali a tale proposito. L'armonizzazione di diversi tipi di dati è di cruciale importanza per scoprire correlazioni nascoste tra i valori misurati e la propensione al difetto. In questo contesto la tecnologia cloud offre alcuni vantaggi centrali come una elevata scalabilità e un'accessibilità globale tramite internet.

Il valore di Reply

Con Brick Reply, Reply offre una piattaforma di gestione delle operazioni di produzione che integra tutte le apparecchiature dello shopfloor rendendo i dati accessibili a una vasta gamma di applicazioni. Tramite l'integrazione di Senseye, i dati di monitoraggio della condizione provenienti dall'apparecchiatura possono essere facilmente analizzati per scopi legati alla manutenzione predittiva.

Reply, inoltre, supporta le aziende industriali grazie a una innovazione su misura e alla progettazione dei servizi, sviluppando nuovi modelli di business basati sulle più recenti tecnologie e la consulenza manageriale, per trasformare con successo le aziende in linea con i paradigmi dell'Industrie 4.0.

Reply è in grado di sfruttare ampie conoscenze ed esperienze in tutte le aree relative, come Machine Learning, Cloud Computing, Data Science e IoT e Architettura.

Manutenzione predittiva in pratica

Maggiori le richieste in termini di qualità verso un prodotto, meno tollerabili divengono le deviazioni dei parametri di produzione. Un sito di produzione metallurgica che produce componenti ad alta precisione per i settori automobilistico, farmaceutico, chimico o medico può prevedere difetti materiali con un'elevata accuratezza monitorando da vicino le condizioni della produzione e lo stato degli impianti di produzione.

Queste analisi consentono aggiustamenti rapidi ai processi di produzione in corso e di sospendere le fasi della produzione successive per risparmiare energia se necessario. D'altro lato, le correlazioni tra le prestazioni delle macchina e la propensione ai difetti divengono visibili. La manutenzione può essere programmata di conseguenza per garantire l'adesione alle soglie definite in precedenza. Questa manutenzione proattiva evita tempi di arresto non previsti e dai costi elevati, contribuendo a una garanzia di qualità predittiva.

Il vantaggio principale per l'industria manifatturiera consiste in una superiore efficacia generale delle apparecchiature (OEE):

  • Fattore di disponibilità maggiore grazie a una pianificazione più efficiente della manutenzione;
  • Maggiore qualità del prodotto grazie a una identificazione e alla rimozione delle deviazioni dalla qualità più rapide;
  • Riduzione di casi che richiedono garanzia e dei rigetti grazie a una migliore qualità del prodotto.

Nuovi modelli di servizio per un'industria integrata

Per i produttori di macchinari l'implementazione dei sensori connessi apre modelli di servizio interamente nuovi. Gli scambi di dati tramite l’Internet of Things consentono di prevedere la rottura delle parti soggette a usura. I team di servizio possono essere inviati tenendo conto dei percorsi effettivi prima che si verifichino rotture sul sito del cliente. Questo servizio proattivo ha alcuni vantaggi distintivi rispetto al classico approccio reattivo: in nessun momento il cliente avrà ragioni per essere insoddisfatto. Sulla base di ciò, è possibile sviluppare modelli di servizio pay-per-performance: un approccio orientato al cliente per consentire ai produttori di distinguersi in un ambiente competitivo. I vantaggi per i produttori di macchinari sono:

  • Stoccaggio ottimizzato in tempo reale ;
  • Maggiore efficienza nella pianificazione e svolgimento delle attività di servizio;
  • Clienti soddisfatti grazie a un servizio proattivo;
  • Basi dati affidabili per migliorare il prodotto e processi di innovazione;

L'interconnessione di produttore e utenti finali grazie a scenari di manutenzione predittiva indica in che modo compiere enormi passi avanti verso un'industria integrata. I dati raccolti dal processo di produzione necessari alla manutenzione predittiva offrono ulteriori occasioni per la digitalizzazione avanzata dei processi nella gestione dei servizi e della produzione. Ciò crea valore aggiunto per il produttore e l'utente.