Manutenzione predittiva: la sfida dell’industria 4.0

La manutenzione predittiva è un tipo di manutenzione che si basa sull’uso dell’intelligenza artificiale per monitorare in tempo reale le condizioni dei macchinari e prevedere i possibili guasti prima che si verifichino. Questo tipo di manutenzione ha il vantaggio di ottimizzare gli interventi, riducendo al minimo i fermi macchina e i costi di riparazione. Inoltre, aumenta la sicurezza degli impianti e degli operatori, evitando situazioni critiche o pericolose.

Per capire meglio la manutenzione predittiva, possiamo confrontarla con altri due tipi di manutenzione: la manutenzione ordinaria programmata e la manutenzione straordinaria di emergenza.

• La manutenzione ordinaria programmata è quella che si effettua periodicamente, seguendo un piano prestabilito, per verificare lo stato dei macchinari e sostituire i componenti usurati o
  danneggiati. Questo tipo di manutenzione ha il vantaggio di prevenire guasti improvvisi e prolungare la vita utile degli impianti, ma richiede una pianificazione accurata e dei fermi macchina programmati, che possono incidere sulla produttività.
• La manutenzione straordinaria di emergenza è quella che si effettua in caso di guasto o malfunzionamento improvviso di un macchinario o di un impianto. Questo tipo di manutenzione ha lo svantaggio di essere imprevedibile e costosa, sia per i tempi di riparazione che per i danni causati dal fermo macchina. Inoltre, può comportare dei rischi per la salute degli operatori e per l’integrità degli impianti stessi.

I rischi del fermo macchina sono molteplici e dipendono dal tipo di industria e dal tipo di macchinario. 

In generale, possiamo elencare i seguenti rischi:

• Perdita di produzione: il fermo macchina implica una riduzione della capacità produttiva dell’azienda, che può tradursi in una perdita di fatturato, una perdita di competitività sul mercato e una perdita di fiducia da parte dei clienti.
• Costi aggiuntivi: il fermo macchina comporta dei costi aggiuntivi per l’azienda, che deve sostenere le spese per la riparazione o la sostituzione del macchinario guasto, le spese per il personale addetto alla manutenzione, le spese per eventuali danni collaterali ad altri macchinari o impianti e le spese per eventuali penali o risarcimenti dovuti ai clienti.
• Rischi per la salute: il fermo macchina può esporre gli operatori a dei rischi per la loro salute e sicurezza, sia
  durante il normale funzionamento del macchinario che durante le operazioni di riparazione. Ad esempio, il macchinario potrebbe emettere sostanze tossiche o nocive, causare scosse elettriche o esplosioni, provocare ferite da taglio o schiacciamento o generare rumore o vibrazioni eccessivi.
• Rischi per i macchinari: il fermo macchina può danneggiare ulteriormente i macchinari o gli impianti coinvolti, compromettendone il funzionamento futuro. Ad esempio, il macchinario potrebbe subire delle deformazioni strutturali, delle corrosioni o delle usure premature, oppure potrebbe perdere delle calibrazioni o delle regolazioni necessarie.

Per evitare questi rischi, è opportuno applicare dei sistemi embedded sviluppati ad hoc, che si integrano all’interno dei macchinari o degli impianti e li rendono “intelligenti”. Questi sistemi sono dotati di sensori, microprocessori e software che raccolgono ed elaborano i dati provenienti dal campo, utilizzando algoritmi di apprendimento automatico e analisi predittiva. In questo modo, i sistemi embedded sono in grado di rilevare le anomalie, diagnosticare le cause e fornire delle previsioni sullo stato di salute dei macchinari. I sistemi embedded comunicano poi i risultati al personale addetto alla manutenzione, che può intervenire in modo tempestivo ed efficace.

La manutenzione predittiva rappresenta quindi una soluzione innovativa e
vantaggiosa per le aziende industriali, che possono migliorare le prestazioni e la competitività dei loro impianti. Se vuoi saperne di più su questo tema e scoprire come applicare i sistemi embedded con l’intelligenza artificiale alla tua realtà produttiva, lascia i tuoi dati e sarai presto ricontattato da un nostro ingegnere per una consulenza gratuita.