Manutenzione predittiva: meno costi ed errori con l’IoT

Una delle grandi sfide per le aziende che impiegano macchinari e attrezzature è contenere i costi della manutenzione. Intervenire su un apparecchio guasto è estremamente costoso, perciò, nel corso del tempo, le imprese manifatturiere hanno adottato diverse 'politiche" per la gestione dei guasti e delle anomalie, fra le principali: manutenzione correttiva, preventiva e predittiva manuale. Si tratta però di approcci fortemente limitanti, i cui svantaggi possono essere superati grazie al contributo dell'Internet of Things e delle logiche di Machine Learning: parliamo di IoT Predictive Maintenance.

I tre tipi principali di manutenzione tradizionale: correttiva, preventiva, predittiva manuale

1 -Manutenzione correttiva

In questo tipo di manutenzione gli addetti intervengono solo dopo che si è verificato un malfunzionamento o addirittura l'arresto del macchinario. E' molto costosa perchè, da un lato, la produzione deve arrestarsi finchè non riparte la macchina guasta e, dall'altro, la riparazione stessa è spesso di per sè molto onerosa.

2 – Manutenzione preventiva

A differenza della prima, lo dice il nome, in questo caso si cerca di prevenire il danno prima che si verifichi, attraverso interventi di manutenzione programmati. Si individuano le parti del macchinario più soggette a guasti e in base ad uno scadenziario si programma di sostituirli, indipendentemente dalle loro condizioni.

In questo caso il rischio è di intervenire su macchinari che non hanno bisogno di essere cambiati o, al contrario, di non arrivare in tempo, perchè la macchina si è guastata prima del momento fissato per la manutenzione.

3 – Manutenzione predittiva manuale

Il passo successivo, rispetto alla manutenzione preventiva, è cercare di anticipare il guasto prima che si verifichi, attraverso calcoli manuali. 'Predire" in questo caso significa individuare alcuni parametri della macchina, che vengono misurati ed estrapolati sulla base di modelli matematici, per valutare quanto tempo manca prima che si verifichi il malfunzionamento. Questa attività, però, richiede molto tempo ed è comunque limitata, perchè non avviene in tempo reale e il rischio di errore umano è sempre dietro l'angolo.

IoT Predictive Maintenance o semplicemente manutenzione predittiva IoT

Grazie ai sensori IoT è possibile monitorare in tempo reale e a basso costo lo stato di salute di tutti i macchinari dell'impianto. I sensori inviano continuamente dati alla piattaforma per l'Internet of Things che può valutare se un'apparecchiatura non sta funzionando come dovrebbe e quindi ha bisogno di manutenzione e, in base a logiche di Machine Learning, può prevedere la vita residua del macchinario e la probabilità di eventuali anomalie future.

La manutenzione predittiva con sistemi IoT supera quindi tutti i limiti degli altri tipi di manutenzione:

- è meno costosa

- è più puntuale e precisa

- riduce il margine di errore umano

- interviene solo dove e quando è davvero necessario, molto prima che si verifichi un malfunzionamento

In Italia: un parco macchine obsoleto e un'occasione da cogliere al volo

Nel 2016, nella sua indagine 'Il parco macchine utensili e sistemi di produzione dell'industria italiana", pubblicata con cadenza decennale e giunta alla quinta edizione, UCIMU – SISTEMI PER PRODURRE (associazione dei costruttori italiani di macchine utensili, robot, automazione e di prodotti a questi ausiliari) ha rilevato che in Italia l'età media del parco macchine è molto elevata.

Rispetto al 2005, infatti, il numero delle macchine utensili installate è calato dell'-11% e l'età media di quelle presenti negli stabilimenti si è allungata (12 anni e 8 mesi).

Questo significa che in tutto il Paese sono presenti macchine obsolete, facilmente soggette a guasti e a interventi di manutenzione frequenti.

La manutenzione è ancora di tipo tradizionale. Si interviene a guasto avvenuto (manutenzione correttiva) o secondo scadenze (manutenzione preventiva), con costi elevati e danni economici causati dai fermi macchina: una situazione risolvibile con l'adozione di sistemi IoT e la conversione alla manutenzione predittiva secondo il modello 4.0

Una transizione non solo necessaria, ma conveniente anche in termini fiscali.

La Legge di Bilancio, infatti, ha introdotto una novità molto interessante per le imprese che hanno deciso di acquistare macchinari, impianti e software ad alto contenuto tecnologico: l'iper ammortamento.

Per saperne di più: Iper ammortamento: Industry 4.0 e agevolazioni fiscali

Rientrano nell'agevolazione solo gli investimenti fatti fra il 1 gennaio 2017 ed il 31 gennaio 2017 o fino al 30 giugno 2018 purchè entro il 31/12/2017 l'ordine sia stato accettato dal venditore e sia stato pagato un acconto almeno pari al 20% del costo di acquisto.

Quindi il bonus fiscale può essere richiesto ancora per pochi mesi: un'occasione preziosa da cogliere al volo per trarre al più presto il massimo beneficio dalla manutenzione predittiva in chiave 4.0