Manutenzione Predittiva, IoT e KPI Manutenzione

“Manutenzione Predittiva”, “IoT” e “KPI Manutenzione” rappresentano concetti fondamentali per la manutenzione ai tempi d’oggi. I software per la gestione della manutenzione offrono soluzioni a tutto ciò, ma comprendiamo bene di cosa si tratta cercando di analizzare il quadro attuale.

Cos’è la manutenzione predittiva

In qualsiasi tipo di attività basata sull’impiego di macchinari si rende indispensabile l’implementazione di piani manutentivi regolari al fine di mantenere le risorse tecniche in perfetto stato di funzionamento. Guasti e rotture dovute a trascuratezza generano fermo impianti con riparazioni costose fino alla sostituzione di interi macchinari incidendo seriamente sui costi generali.

Già a partire dagli anni ’80 e fino ai primi anni 2000, si è assistito alla nascita di innovative metodologie manutentive che, non senza destare stupore e incredulità tra gli utilizzatori, andarono a sostituirsi alle tradizionali tecniche di manutenzione reattiva che per molti anni avevano costituito lo standard nella manutenzione industriale.

Ai nostri giorni sono proprio alcune di quelle procedure ad essere state rimesse in gioco conquistandosi un ruolo chiave tra le tendenze emergenti nell’ambito manutentivo. Tra queste, la manutenzione predittiva, sviluppata con innovazioni tecnologiche come IoT e CMMS, si impone come valido modello nella realizzazione di piani di manutenzione efficaci.
Possiamo condensare in tre punti gli obbiettivi che un moderno ed efficiente servizio basato su manutenzione predittiva dovrebbe garantire, essi sono:

 

  • previsione dei guasti
  • gestione efficace della manodopera specializzata
  • gestione ottimizzata delle parti di ricambio

 

 

Uno dei modi per raggiungere questi traguardi consiste nel mantenere impianti e macchinari in condizioni tali da evitare guasti e/o rotture. A differenza della manutenzione preventiva, che ricordiamo incentrarsi su programmi di messa a punto, la manutenzione predittiva si focalizza sulla verifica dello stato di salute dei macchinari al fine di predire quando si verificherà un guasto. Per massimizzare le probabilità di successo delle previsioni si ricorre all’utilizzo congiunto di diverse tecniche che si basano su tecnologie informatiche. Utilizzate nell’industria fin dagli anni ’80, nel corso dei decenni queste tecniche sono state aggiornate costantemente fino ai nostri giorni. I sistemi basati su software manutenzione predittiva con IoT e CMMS rappresentano lo stato dell’arte di quell’evoluzione tecnologica che ha permesso, tra l’altro, il passaggio dell’industria dalla manutenzione reattiva a quella proattiva.
Per rilevare le anomalie, potenziali cause di imminenti guasti ad impianti e macchine, si utilizzano processi di analisi cognitiva, apprendimento automatico e data mining attraverso sensori installati sui macchinari.

I vantaggi della manutenzione predittiva

Incremento dei ricavi

Riducendo il numero di interventi di manutenzione e ottimizzandone l’esecuzione, le riparazioni possono essere gestite in modo più efficiente ottenendo un sensibile calo dei tempi operativi.

Riduzione dei costi di manodopera

Quando gli interventi di manutenzione vengono programmati, i tempi di riparazione si riducono grazie al numero inferiore di componenti da sostituire. Inoltre i guasti critici delle apparecchiature si verificheranno con minore frequenza. Per i responsabili sarà possibile concentrare efficacemente le risorse sui macchinari più critici.

Riduzione dei tempi di produzione persi

Oltre ad impattare direttamente sull’OEE (indice di efficienza complessiva economica) il fermo degli impianti provoca, a cascata, una serie di inefficienze su tutta la catena produttiva includendo sia i clienti interni (servizi spedizione, magazzini, ecc…) che quelli esterni (trasportatori, depositi esterni, clienti finali, ecc…). Al fine di ridurre al minimo i tempi di inattività critici, gli interventi di manutenzione predittiva vengono concordati e pianificati con i responsabili di produzione in periodi di inattività prestabiliti.

Riduzione dei costi dei macchinari

La manutenzione di un componente prima che causi un guasto critico consente di contenere il costo alla sola parte guasta ed alla manodopera necessaria per la riparazione anziché all’intero macchinario. Inoltre la riduzione del numero dei guasti allunga la vita media delle apparecchiature.

Aumento della sicurezza

Risolvere potenziali problemi prima che si verifichino ha come conseguenza diretta anche condizioni lavorative più sicure.

Aumento dell’efficienza del personale manutentore

Pianificando precisamente le attività è possibile ottenere un miglioramento dell’efficienza del personale manutentore. Compito del responsabile del servizio sarà quello di fornire: descrizione accurata del compito assegnato, informazioni sulla reperibilità delle parti di ricambio, strumenti e supporto necessario per correggere l’anomalia.

Creazione di un database

Un altro vantaggio della manutenzione predittiva è la capacità di generare un database storico relativo alle prestazioni ed al comportamento dei macchinari che è possibile sfruttare per aumentare il grado di precisione delle previsioni future.

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La manutenzione predittiva nell’Industria 4.0

(tecnologia IoT, sensoristica, misurazione dei KPI manutenzione, ecc…)

Un sistema basato sulla manutenzione predittiva gestita con software manutenzione predittiva (CMMS) è in grado di avvisare i tecnici quando una criticità si manifesta su un macchinario di produzione. L’avviso fornirà informazioni sufficienti per determinare le cause dell’anomalia, predisporre le parti di ricambio occorrenti e pianificare la manodopera necessaria per effettuare l’intervento.
Tenendo presenti fattori quali urgenze di produzione, eventuali interruzioni di produzione programmate, ecc… il software manutenzione predittiva proporrà le date migliori per intervenire. Per avere un quadro completo del sistema approfondiamo ora la conoscenza dei principali elementi in gioco.

Tecnologia IoT

Alla base della struttura di manutenzione predittiva c’è la raccolta di informazioni in tempo reale sulle condizioni di funzionamento delle macchine e l’invio dei dati ad una unità centrale. L’accoppiata IoT e CMMS costituisce un elemento strategico per le aziende orientate all’implementazione di Smart Maintenance. L’IoT (Internet delle cose) ha permesso la realizzazione di questi sistemi attraverso l’impiego di piattaforme di connettività di tipo LAN, WLAN o basate su tecnologia Cloud.

Sensoristica

Nella manutenzione predittiva le condizioni dei macchinari vengono monitorate in tempo reale attraverso l’utilizzo di sensori installati sulle parti critiche e le deviazioni rilevate vengono trasmesse in modalità wireless al software manutenzione predittiva che provvederà ad identificarle, misurarle e quantificarle.

Le varie tipologie di sensori impiegati permettono la raccolta di una variegata mole di informazioni che possono dirci molto sullo stato di un componente. Ad esempio è possibile acquisire dati relativi a temperature, vibrazioni, livelli di lubrificazione e tante altre grandezze utili per identificare variazioni rispetto allo standard.

La tecnologia 4.0 permette di realizzare sensori dalle dimensioni sempre più ridotte facilitandone l’installazione anche su parti critiche dei macchinari e senza interferire sulle loro prestazioni. Inoltre, essendo wireless e connessi in Bluetooth, sono caratterizzati da un basso consumo energetico. Comunque per eliminare il problema della sostituzione della batteria, una nuova tecnologia in fase di sviluppo permetterà presto di alimentare i sensori con l’energia prodotta dalle vibrazioni degli stessi macchinari su cui sono installati.

Software manutenzione predittiva

Il software manutenzione predittiva ricopre un ruolo fondamentale nel processo di cambiamento industriale dalla manutenzione reattiva alla manutenzione proattiva ed a quella predittiva.
L’analisi delle informazioni raccolte dai sensori viene eseguita utilizzando IoT e CMMS che, sfruttando potenti algoritmi, elaborano previsioni efficaci su quando un componente dovrà essere manutenzionato o sostituito.
Un efficiente piano di manutenzione predittiva gestita con IoT e CMMS è in grado di assicurare:

  • Modelli specifici e set di dati globali
    Per aumentare in modo significativo il grado di precisione delle previsioni. Per impedire che le anomalie si trasformino in guasti, il sistema analizza tutti i dati ricevuti dai sensori tenendo conto di fattori ambientali, operativi e produttivi.
  • Ottima profondità del livello di analisi
    Per garantire la massima efficacia delle risorse il software manutenzione predittiva analizza sia i guasti ripetitivi (che sono i più noti) che quelli casuali (che rappresentano la percentuale maggiore).
  • Esecuzione di carichi di lavoro complessi
    Per generare un’ampia mole di informazioni sullo stato di funzionamento dei macchinari, prevedere guasti, sviluppare e rendere operativi modelli di intervento complessi ed altamente efficaci.
  • Capacità di creare, aggiornare e gestire database
    Il software manutenzione predittiva genera e gestisce il database di tutti gli eventi che si verificano sui macchinari e sugli impianti, compresa quindi l’attività di manutenzione predittiva, gli interventi correttivi e di riparazione, le ispezioni e le tarature, tutte informazioni indispensabili per elaborare previsioni.

Misurazione dei KPI manutenzione

Nelle moderne aziende l’esecuzione efficace degli interventi non è un elemento sufficiente a stabilire la qualità e l’efficienza del servizio di manutenzione. Oltre a riparare rapidamente e correttamente guasti e malfunzionamenti c’è anche un altro obbiettivo da raggiungere: garantire l’eliminazione, o quantomeno la riduzione, dell’indice di rischio di guasti futuri.
I KPI (Key Performance Indicator) sono indicatori che vengono utilizzati per misurare l’andamento di una determinata attività o processo.
Poichè i KPI manutenzione costituiscono dati fondamentali per la presa di decisioni, il processo di misurazione ed analisi deve avvenire nel modo più veloce ed accurato possibile. La migliore soluzione prevede l’utilizzo di un software manutenzione predittiva tipicamente sviluppato con IoT e CMMS. Una buona selezione di KPI manutenzione in grado di fornire una panoramica completa sull’andamento dei processi di manutenzione deve comprendere due tipologie di indicatori: KPI manutenzione di risultato e KPI manutenzione di performance. Seguono alcuni esempi di KPI manutenzione relativi a ciascuna categoria.

KPI manutenzione di risultato

  • Costi di manutenzione sul valore di sostituzione impianti
  • Costi di manutenzione sul costo totale di produzione
  • Costi di manutenzione sul fatturato
  • Costi interventi di manutenzione per macchinario
  • Costi di indisponibilità per manutenzione su guasto
  • Tempo medio tra i guasti per le macchine “critiche” o in generale (MTBF)
  • Tempo medio di ripristino (MTTR)
  • Tempo medio di riparazione (MRT)
  • Numero di interventi/anno di manutenzione straordinaria per macchinario
  • Numero di interventi/anno di manutenzione ordinaria/straordinaria
  • Tempo di risposta ad una richiesta di intervento
  • Ore/settimana riservate alla manutenzione
  • Ore di indisponibilità per manutenzione predittiva/preventiva

KPI manutenzione di performance

  • Ore di manodopera per manutenzione predittiva e preventiva (%)
  • Ore di manodopera realizzate su programma (sul totale ore di manodopera) (%)
  • O.d.L. con ore di manodopera preventivate entro ± 10% del consuntivo (%)
  • O.d.L. completati entro la data prevista (%)
  • R.D.L. convertite in ordini entro “x” giorni (%)
  • Numero di interventi/anno volti al miglioramento dell’affidabilità dei macchinari

Implementazione manutenzione preventiva con CMMS

Elenchiamo alcune pratiche che si sono dimostrate efficaci nella fase di implementazione dei programmi di manutenzione preventiva con software manutenzione predittiva (CMMS).

 
Costituzione di un Team di implementazione

Il primo passo prevede la costituzione di un Core Team costituito da un gruppo di professionisti che, attraverso una formazione specifica, acquisiranno la necessaria esperienza per ricoprire il ruolo di esperti e futuri formatori per il resto della forza lavoro di manutenzione.

Caratteristica importante di questo gruppo è quella di essere un team interfunzionale formato da soggetti provenienti da diverse aree dell’azienda come:

  • Personale addetto alla manutenzione (utenti) per la gestione del sistema, il sostegno e la promozione dei suoi vantaggi
  • Responsabili di progetto per tarare e mantenere in linea il sistema con le esigenze specifiche degli utenti
  • IT per fornire e curare l’ambiente di sistema, IoT e CMMS
  • Consulenti di implementazione con competenze specifiche
  • Figure dirigenziali per gli aspetti economici

Oltre a definire la tempistica dei processi, l’obbiettivo principale di questo team sarà quello di preparare la struttura in modo tale da garantire che le capacità del sistema siano comprese e condivise da tutti i dipendenti coinvolti. Il ruolo del formatore riveste vitale importanza per il successo del progetto e pertanto il suo livello di competenze su manutenzione predittiva, IoT e CMMS dovrà essere superiore a quello richiesto agli utenti finali, inoltre dovrà possedere competenze trasversali in campo organizzativo e comunicativo.

Aggiornamento costante dei processi

L’organizzazione manutenzione predittiva con IoT e CMMS si fonda su processi dinamici e di conseguenza richiede l’adattamento ai programmi di miglioramento continuo che contraddistinguono i processi produttivi moderni. L’analisi delle modifiche operative attraverso il software manutenzione predittiva permette di verificarne la validità apportando, qualora necessario, le opportune correzioni in ottica di miglioramento continuo.

Fino a qualche anno fa predire il futuro dello stato delle macchine appariva una sfida fantasiosa e priva di basi scientifiche ma oggi la realtà appare più possibilistica ed i risultati che si ottengono sono la migliore prova di fattibilità. Costi di manutenzione abbattuti, tempi di fermo impianti ridotti e controllo continuo del flusso dati provenienti da ogni macchina sono la dimostrazione che grazie alla manutenzione predittiva il futuro degli eventi tecnici può essere previsto.

Possiamo affermare che IoT e CMMS, manutenzione predittiva e miglioramento continuo costituiscono efficaci modalità gestionali di un servizio di manutenzione moderno. Come già accennato, trattandosi di sistemi dinamici, è impensabile che per essi si possa raggiungere uno “stato di implementazione definitiva” ma questo non è un elemento negativo anzi, ponendosi in una condizione di apertura ad innovazioni continue e migliorative, costituiscono uno stimolo alla crescita sia del personale operativo che dell’azienda tutta.

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