La gestione degli asset aziendali è da sempre un oggetto di competitività e di efficienza operativa. Storicamente, le strategie di manutenzione si sono evolute dalla reattività (intervenire solo a guasto avvenuto) alla preventività (effettuare interventi a intervalli prestabiliti). Tuttavia, l’avvento dell‘Internet of Things (IoT) e le sue applicazioni industriali stanno inaugurando una nuova era: quella della manutenzione predittiva. Tale metodologia innovativa oltre a ridurre drasticamente i tempi di inattività e i costi operativi, trasforma radicalmente l’approccio alla gestione del ciclo di vita degli asset e sposta il focus dalla riparazione alla prevenzione intelligente.
Cos’è la manutenzione predittiva e come funziona
La manutenzione predittiva (PdM) è una tecnica che utilizza dati e analisi per prevedere quando un guasto potrebbe verificarsi in un macchinario o componente, in tal modo si possono programmare gli interventi di manutenzione prima che il problema si manifesti. A differenza della manutenzione preventiva, che si basa su scadenze fisse (ad esempio, dopo un certo numero di ore di funzionamento), la PdM si fonda sul monitoraggio in tempo reale delle condizioni degli asset.
Il funzionamento di basa su sensori IoT installati sui macchinari che raccolgono dati su parametri critici come temperatura, vibrazioni, pressione, consumo energetico e molti altri. I dati vengono poi trasmessi a piattaforme software che, attraverso algoritmi di analisi avanzata e intelligenza artificiale (AI), identificano pattern, anomalie e prevedono con elevata precisione la probabilità di un guasto.
Il ruolo dell’IoT nella trasformazione della manutenzione
L’Internet of Things è il fondamento tecnologico alla base della manutenzione predittiva su larga scala. La mole di dati raccolta dai dispositivi, spesso definita “big data”, viene poi elaborata e trasformata in insight azionabili. La connettività IoT, sia essa tramite reti cellulari, Wi-Fi o tecnologie LPWAN (Low-Power Wide-Area Network), facilita la trasmissione remota e in tempo reale dei dati ed elimina la necessità di ispezioni manuali e frequenti, spesso costose e dispendiose in termini di tempo. L’integrazione dei dati con sistemi di gestione aziendale (ERP, CMMS) crea una visione olistica e proattiva dell’intera infrastruttura produttiva.
Vantaggi della manutenzione predittiva: efficienza, costi e sostenibilità
I benefici derivanti dall’implementazione della manutenzione predittiva sono molteplici e impattano positivamente su diverse dimensioni aziendali:
- Riduzione dei tempi di inattività (downtime): prevenire i guasti significa evitare interruzioni improvvise della produzione, mantenere la continuità operativa e massimizzare la produttività.
- Ottimizzazione dei costi di manutenzione: gli interventi vengono eseguiti solo quando e dove strettamente necessario, riduce gli sprechi legati a manutenzioni non necessarie e diminuisce i costi di manodopera e ricambi.
- Prolungamento della vita utile degli asset: mantenere i macchinari in condizioni ottimali attraverso interventi tempestivi e mirati ne estende la durata operativa e ne ritarda la necessità di costose sostituzioni.
- Miglioramento della sicurezza: evitare guasti imprevisti riduce il rischio di incidenti sul lavoro e protegge il personale e l’ambiente.
- Efficienza energetica e sostenibilità: un asset ben mantenuto è un asset più efficiente dal punto di vista energetico. La manutenzione predittiva contribuisce a ridurre il consumo di risorse e l’impatto ambientale.
Applicazioni della manutenzione predittiva: dai macchinari industriali ai veicoli aziendali
Sebbene la manutenzione predittiva sia stata inizialmente adottata in settori ad alta intensità di capitale come la manifattura pesante, l’energia e i trasporti, ad oggi la sua applicabilità si è evoluta anche in altri asset. Particolarmente vantaggiosa si rivela l’applicazione ai veicoli aziendali, che costituiscono un asset essenziale per molte imprese, dalla logistica alle forze vendita. Il monitoraggio costante di parametri come lo stato del motore, i livelli dei fluidi, la pressione degli pneumatici e il comportamento di guida può prevedere guasti meccanici, ottimizzare i percorsi e ridurre il consumo di carburante. Per implementare strategie di manutenzione proattiva e monitoraggio costante, le aziende possono affidarsi a soluzioni innovative per la gestione di flotte aziendali, come SafeFleet, che trasformano i dati dei veicoli in insight azionabile ampliano un controllo senza precedenti sulle operazioni e sui costi.
Sfide e opportunità nell’implementazione della manutenzione predittiva
Tale pratica pone anche delle sfide. La prima riguarda la raccolta e l’integrazione dei dati: è essenziale disporre di infrastrutture IoT robuste e di piattaforme in grado di aggregare dati da fonti diverse. La seconda sfida è l’analisi dei dati: sono necessarie competenze avanzate in data science e l’utilizzo di algoritmi di machine learning per estrarre valore dai big data. Infine, la gestione del cambiamento organizzativo: l’implementazione della PdM richiede un ripensamento dei processi di manutenzione e una formazione del personale.
Nonostante le sfide, le opportunità superano di gran lunga le difficoltà. La manutenzione predittiva è una leva strategica per le aziende che puntano all’eccellenza operativa, alla riduzione dei costi e alla creazione di un vantaggio competitivo duraturo in un mercato sempre più digitalizzato e attento alla sostenibilità.
