Nelle aziende moderne, i fermi imprevisti continuano a minacciare l’efficienza operativa. Secondo Filippo Latona, Sales Director FSI & Manufacturing di ServiceNow, la risposta è puntare con decisione sulla manutenzione predittiva.
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Manutenzione preventiva: non basta pianificare, l’ideale è che sia predittiva
Nel panorama industriale odierno, i tempi di inattività non previsti continuano a rappresentare una delle minacce più significative all’efficienza operativa. Secondo un rapporto di Siemens, le interruzioni impreviste possono intaccare oltre il 10% del fatturato annuo di un’azienda. Allo stesso tempo, quasi la metà delle aziende manifatturiere dispone ora di team dedicati alla manutenzione predittiva, il doppio rispetto a cinque anni fa.
Una combinazione di sensori IIoT (Industrial Internet of Things), analisi cloud scalabili e moderni sistemi di gestione OT (Operational Technology) rende possibile la manutenzione preventiva e aiuta i team a intervenire sulle risorse prima che si verifichino guasti. Le organizzazioni abbracciano questo cambiamento per aumentare l’uptime delle risorse, l’efficienza operativa e i margini.
L’evoluzione della manutenzione
Per comprendere questa opportunità, è utile considerare tre strategie di manutenzione comunemente utilizzate oggi nel settore manifatturiero:
- La manutenzione programmata è il livello più basilare. Gli interventi di manutenzione vengono pianificati a intervalli fissi, indipendentemente dal fatto che le apparecchiature necessitino effettivamente di attenzione. È ampiamente utilizzata, ma inefficiente. La manutenzione proattiva utilizza trigger semplici basati sulle condizioni. Quando un sensore rileva che un parametro ha superato una soglia prestabilita, ad esempio vibrazioni o temperature eccessive, viene programmata la manutenzione.
- La manutenzione predittiva è un passo avanti. Analizzando i pattern su più punti di dati, i modelli predittivi possono prevedere quando è probabile che si verifichi un guasto, dando ai team la possibilità di intervenire con precisione nei momenti più critici.
I tradizionali sistemi di gestione delle risorse o della produzione sono efficaci nella pianificazione e nell’archiviazione dei dati, ma spesso faticano a stare al passo con le esigenze di dati e di reattività richieste dagli approcci predittivi. Anche le soluzioni avanzate di manutenzione preventiva spesso non riescono a fornire risultati concreti, perché non dispongono delle funzionalità necessarie per assegnare, indirizzare e monitorare il lavoro da svolgere.
L’unificazione dei dati di produzione con l’intelligenza artificiale e i workflow automatizzati può fare la differenza.
Potenziare la manutenzione predittiva
I moderni sistemi di monitoraggio hanno reso possibile l’osservazione continua delle macchine utilizzando sensori che tracciano vibrazioni, calore, rumore, pressione e altre variabili. Questi sensori forniscono un flusso costante di dati sulle prestazioni. Ma i dati grezzi da soli non creano valore. La chiave è il contesto: essere in grado di collegare i dati ai workflow operativi giusti.
È in questo caso che soluzioni come AWS IoT SiteWise e ServiceNow Operational Technology Management svolgono un ruolo fondamentale.
AWS IoT SiteWise gestisce il lavoro più impegnativo quando si tratta di acquisire e modellare dati industriali provenienti da sensori, cronologici, sistemi di supervisione e di controllo e acquisizione dati (SCADA) e controller logici programmabili (PLC). Aiuta i team a organizzare e analizzare i dati in tempo reale o quasi reale.
Una volta rilevate le anomalie, ServiceNow Operational Technology Management, basata su ServiceNow AI Platform, funge da sistema di azione, creando incidenti, attivando ordini di lavoro e contribuendo a garantire che i problemi vengano monitorati e risolti prima che causino tempi di inattività.
L’efficienza dell’operatore in azione
Consideriamo un caso d’uso pratico. Un operatore su una linea di imbottigliamento non nota alcun problema visibile, ma i sensori IIoT raccontano una storia diversa. Una soluzione di monitoraggio basata su AWS rileva una vibrazione anomala da una pompa, ben al di sopra dell’intervallo normale. Questi dati vengono elaborati attraverso un modello predittivo, che stima una probabilità del 72% che la pompa si guasti entro le prossime 36 ore.
Anziché attendere che si verifichi un guasto, il sistema crea automaticamente un evento di manutenzione all’interno della piattaforma ServiceNow. Ciò attiva un incidente OT controllato, che confluisce in un ordine di lavoro pianificato. L’attività viene inserita in una finestra di manutenzione nel fine settimana, riducendo al minimo le interruzioni. Una volta completata la riparazione, l’operatore utilizza un’app mobile per confermare che la linea funziona normalmente e tale feedback viene inviato al modello per aiutare a perfezionare le previsioni future.
Ecco come appare la manutenzione predittiva quando funziona: nessun tempo di inattività, nessun straordinario e un ciclo di feedback chiuso che aiuta il sistema a diventare più intelligente nel tempo.
Una base per la fabbrica data-driven
La manutenzione predittiva è spesso il primo passo verso la creazione di una fabbrica veramente digitale. Una volta che le macchine sono state dotate degli strumenti necessari e le pipeline di dati funzionano, è possibile aggiungere ulteriori funzionalità, come l’ottimizzazione energetica, l’analisi del controllo qualità e persino assistenti digitali basati sull’intelligenza artificiale.
Organizzazioni come Siemens stanno già integrando l’intelligenza artificiale conversazionale nelle loro piattaforme di manutenzione, consentendo agli operatori di interagire con il sistema in modo naturale utilizzando interfacce vocali o chat.
In questo contesto, la manutenzione predittiva non riguarda solo la riparazione delle macchine, ma la trasformazione del modo in cui funziona l’intera attività.
La manutenzione programmata ci ha accompagnato nel secolo scorso. La manutenzione predittiva definirà quello attuale. Combinando i flussi di dati IIoT con workflow intelligenti e automatizzati, le aziende manifatturiere stanno trasformando ogni risorsa in una fonte di informazioni e ogni anomalia in un’opportunità di agire prima che si verifichi un guasto.
Il futuro appartiene alle organizzazioni in grado di anticiparlo. Con gli strumenti giusti, quel futuro è già a portata di mano.
di Filippo Latona, Sales Director FSI & Manufacturing, ServiceNow
