Grazie allo sviluppo delle tecnologie di Internet of Things la possibilità di raccogliere dai macchinari grandi quantità di dati, le aziende possono implementare una strategia di manutenzione predittiva IoT, grazie ad un impianto altamente digitalizzato.
Grazie all’Internet of Things, i macchinari industriali sono oggi dotati di sensori che possono raccogliere in tempo reale una grande quantità di dati. Dalla temperatura e l’umidità nell’aria, al consumo energetico, allo stato di salute delle macchine e i loro componenti: i sensori presenti nell’impianto forniscono informazioni preziosissime.
Dati che vengono inviati, attraverso il cloud, a un sistema di data analytics. Questo, basandosi su modelli di calcolo (come il digital twin, ossia la replica digitale dell’asset fisico) è in grado di realizzare predizioni sull’insorgenza di guasti futuri.
Manutenzione predittiva IoT, cosa cambia per le aziende
Questo quadro informativo permette alle aziende di evitare tutti gli inconvenienti delle strategie “tradizionali” di manutenzione.
Con la manutenzione reattiva, l’azienda interviene dopo che si è verificato un guasto a un macchinario. Questo vuol dire che nel frattempo che si organizza l’intervento di manutenzione e si ricercano le componenti da sostituire, la produzione subirà necessariamente dei ritardi. Ritardi che per le aziende sono un costo molto elevato.
Per evitare che questo si verifichi, una possibilità prevede di ricorrere alla manutenzione preventiva, ovvero la pianificazione di interventi di manutenzione. Questo consente di organizzare l’intervento manutentivo in modo da minimizzare l’impatto sulla produzione.
Tuttavia, questi interventi devono essere accuratamente programmati, con la giusta frequenza, in modo che non si intervenga né troppo, né troppo poco. Al contempo, il rischio è quello di sostituire componenti prima dell’effettivo guasto, perdendo l’opportunità di sfruttare l’intero ciclo di vita del pezzo.
La manutenzione predittiva IoT, in cambio, permette all’azienda di intervenire quando realmente ce ne è bisogno e sui macchinari/componenti che davvero necessitano di interventi, grazie all’analisi dati e all’opportunità di prevenire guasti e fermi prima che l’effettiva problematica si manifesti.
I vantaggi della manutenzione predittiva IoT
Questo consente all’azienda di ridurre i fermi macchina, allungare la vita dei propri asset fisici, oltre che ottimizzare le risorse a disposizione per gli interventi di manutenzione.
I dati raccolti dai sensori IoT presenti sui macchinari, infatti, non solo forniscono informazioni sullo stato attuale delle macchine, ma permettono anche di fare predizioni per il futuro.
Le informazioni consentono agli algoritmi di Machine Learning di elaborare modelli predittivi sempre più accurati, che permettono all’azienda di migliorare continuamente la strategia di manutenzione. Maggiori sono le informazioni raccolte e più preciso diventerà il modello.
Secondo gli esperti, la manutenzione predittiva permette di aumentare l’efficienza degli impianti tra il 10 e il 20%. Inoltre, le aziende possono anche migliorare la qualità del prodotto, grazie alla riduzione (fino al 15%) degli scarti e delle parti difettose.
Manutenzione predittiva IoT, a che punto siamo
Il mercato della manutenzione predittiva ha registrato un forte incremento negli ultimi cinque anni. Secondo IoT Analytics, che realizza indagini di mercato per l’IoT, si è passati dall’1,5 miliardi di dollari nel 2016 a 6,9 miliardi del 2021.
Una crescita dovuta sia ai progressi tecnologici sia a una maggiore consapevolezza, da parte delle aziende, dei vantaggi della manutenzione predittiva.
Secondo un’indagine dell’istituto di ricerca OnePoll, il 92% delle aziende italiane 4.0 fa ricorso alla manutenzione predittiva. Di questi, il 44% ha intenzione di investire ulteriormente in questa tecnologia, mentre il 47% intende aumentare il numero di macchine dotate di questa funzionalità.
Tuttavia, c’è ancora una fetta di aziende non digitalizzate che fa ricorso alla manutenzione reattiva. La causa, molto spesso, è da ricondurre a una scarsa conoscenza delle tecnologie digitali e dei vantaggi derivanti dall’avere un impianto 4.0.
Manutenzione predittiva IoT, gli scenari futuri
Secondo le previsioni di IoT Analytics, il mercato della manutenzione predittiva raggiungerà nel 2026 un valore di 28,2 miliardi di dollari.
Con lo sviluppo dell’IoT e il moltiplicarsi delle fonti dei dati, i modelli di manutenzione predittiva diventeranno sempre più precisi. A cambiare non sarà solo la quantità di dati raccolti, ma anche la qualità.
I dispositivi IoT per la raccolta dei dati potranno contare su una capacità di calcolo sempre più elevata (grazie, ad esempio, all’edge computing). Questo consentirà di analizzare i dati nel punto in cui vengono raccolti, riducendo così la latenza di risposta e aumentando i vantaggi per le aziende.
Inoltre, possiamo attenderci ulteriori passi avanti nell’integrazione delle soluzioni di predictive maintenance con altri software di gestione delle risorse aziendali. Alcuni fornitori di software CMMS/asset hanno già iniziato a integrare funzioni/soluzioni di manutenzione predittiva come add-on alle loro soluzioni.
Dal data scientist all’operaio programmatore
Con l’avvento dell’Industria 4.0, sono cambiati i profili professionali ricercati dalle aziende. Occorrevano infatti persone in grado di poter interpretare i dati e utilizzarli per le esigenze specifiche dell’azienda.
Negli ultimi anni, in cambio, si è diffuso l’utilizzo di software di manutenzione predittiva automatizzata e di soluzioni “low-code” e “no-code”. Già oggi, alcune Piattaforme IoT forniscono alle aziende gli strumenti necessari per sviluppare le proprie applicazioni, anche senza possedere competenze di programmazione avanzate.
Una tendenza che si diffonderà ulteriormente nei prossimi anni e che permetterà di poter mettere a frutto l’esperienza degli operatori su macchinari e processi aziendali.
Progressi che porteranno a significativi miglioramenti dei modelli di manutenzione predittiva, con possibilità di azzerare i fermi macchina in molti settori. Questo permetterebbe di ridurre costi e sprechi della produzione, consentendo una migliore gestione delle risorse e aumentando la sostenibilità degli impianti produttivi.