Manutenzione predittiva 4.0 dei macchinari

Manutenzione predittiva 4.0 dei macchinari: oltre la manutenzione tradizionale, verso la Smart Factory

Ancora oggi, in Italia, molte PMI fanno manutenzione a guasto avvenuto, oppure pianificano gli interventi di manutenzione a intervalli regolari, due strategie molto costose. Grazie ai progressi nel settore dell'Internet of Things e dell'Intelligenza Artificiale applicata come analisi predittiva, è possibile superare questo approccio e adottare un sistema più efficiente: è il passaggio alla manutenzione predittiva in chiave 4.0, che previene il danno ben prima che si verifichi.

Fare manutenzione nell'era dell'Industria 4.0: le macchine si 'auto-monitorano"

Come ridurre i costi di manutenzione ed evitare i fermi macchina dovuti a guasti? Come impedire ritardi nei tempi di consegna causati da problemi all'impianto? Facendo prevenzione, in modo smart.Oggi, grazie ai recenti sviluppi nel settore Internet of Things e nell'Intelligenza Artificiale applicata come analisi predittiva, è possibile prevedere in anticipo quando un macchinario smetterà di funzionare. È l'IoT applicato alla manutenzione, IoT predictive maintenance.

Come funziona l'IoT predictive maintenance?

Il sistema per l'Internet of Things, collegato alle macchine dell'impianto, raccoglie in tempo reale i dati su consumi energetici, temperatura, vibrazioni, dati meccanici, elettronici, elettrici, dati sull'usura dei componenti: i Big Data. Storicizza queste informazioni e le analizza con algoritmi predittivi, per sapere in anticipo quando si verificheranno anomalie o guasti, e indicare agli addetti alla manutenzione quali componenti sono vicini al fine vita e vanno sostituiti o quali vanno riparati, prima che provochino il danno. Da leggere: Industry 4.0 e manutenzione predittiva degli impianti

Due esempi di manutenzione predittiva IoT: le stampanti termiche e le pompe per il vuoto

Il produttore di stampanti termiche, che collega le sue macchine ad un sistema IoT, ha sotto controllo in ogni momento lo stato di salute di ogni stampante, vede i messaggi di errore, quando la carta o l'inchiostro sono finiti, quali accessori vengono usati e come. Soprattutto può sapere in anticipo se rulli siliconati e testine, i componenti più soggetti a usura e guasti, stanno per arrivare a fine vita, ed inviare così i pezzi di ricambio, prima del fermo macchina. Leggi di più: Ottimizzare la manutenzione nei settori tradizionali? Con l'IoT si può, è il caso delle stampanti termiche!

Nel settore dei sistemi per il vuoto, attraverso il sistema per l'Internet of Things è possibile monitorare i principali parametri di funzionamento e le performance di pompe e compressori: pressione, temperatura, consumi energetici, livello dell'olio, livello di intasamento del filtro, ore di esercizio.Grazie all'Intelligenza Artificiale applicata come analisi predittiva, è possibile anticipare con accuratezza guasti e anomalie future, consumi extra e cali improvvisi di vuoto, al di sotto del minimo prefissato.Leggi anche: Come prevenire guasti a pompe e compressori? Con un sistema IoT!

Manutenzione tradizionale VS manutenzione predittiva 4.0: una dicotomia destinata a sparire?

Ancora oggi, in Italia, gran parte delle PMI si affida a due strategie di manutenzione 'classiche": la manutenzione correttiva (si interviene a guasto avvenuto) e la manutenzione preventiva (si programma la manutenzione e si ripara la macchina, indipendentemente dalla reale usura dei componenti). Nel primo caso, aumentano i fermi macchina e i ritardi nella produzione che ne conseguono.Nel secondo caso, il rischio di sostituire un componente ancora funzionante è alto.Due strategie molto costose, quindi, che nel mondo delle Smart Factories, troveranno sempre meno posto. La manutenzione predittiva IoT, infatti, supera tutti i problemi tipici della manutenzione 'classica" e aiuta l'azienda nella transizione verso il modello Industria 4.0: è la macchina a monitorare sè stessa e ad avvisare l'uomo che qualcosa non va.Finora si è lavorato a posteriori: solo dopo che un guasto è avvenuto si è riusciti a risalire alla causa. Domani (oggi, per le aziende che hanno già adottato il modello Industria 4.0) si lavorerà d'anticipo, prima ancora che la causa del guasto si verifichi.