In caso di fermo macchina o di guasto di un’apparecchiatura, può essere difficile determinare la causa e potrebbe essere troppo tardi per intervenire. La manutenzione predittiva (PdM), se utilizzata correttamente, consente di prevedere quando una macchina o un’apparecchiatura richiederà manutenzione. Questo permette di programmare gli interventi, evitando costosi tempi di fermo. Ecco una guida completa su come implementare la manutenzione predittiva nella gestione del tuo impianto.
Il potere della manutenzione predittiva
Probabilmente ti è capitato di affrontare un guasto a una macchina che necessitava di manutenzione senza avere la minima idea della causa del problema. È frustrante dover gestire un fermo macchina inaspettato.
Rispetto alle tradizionali procedure di manutenzione reattiva o programmata, la manutenzione predittiva offre un cambio di paradigma. La PdM riduce i costi e massimizza la durata degli asset facilitando la manutenzione tempestiva e precisa delle apparecchiature, utilizzando dati in tempo reale provenienti dai sensori e dalle registrazioni precedenti. La PdM “prevede” i problemi e pianifica le attività di manutenzione in modo appropriato, valutando i dati storici, i dati dei sensori in tempo reale e gli algoritmi di apprendimento automatico. In questo modo si riducono al minimo i tempi di inattività non pianificati e i costi complessivi legati alla manutenzione e ai guasti delle apparecchiature.
I componenti chiave della manutenzione predittiva comprendono:
- Raccolta dati: acquisizione di informazioni per monitorare il funzionamento delle apparecchiature tramite sensori, registri di manutenzione precedenti e altre fonti.
- Analisi dei dati: individuazione di pattern e anomalie che possono indicare possibili guasti, utilizzando analisi statistiche, algoritmi di apprendimento automatico e altri metodi.
- Monitoraggio delle condizioni: supervisione in tempo reale delle prestazioni e delle condizioni delle apparecchiature per identificare eventuali cambiamenti che potrebbero indicare problemi futuri.
- Modelli predittivi – creazione di modelli per prevedere quando è necessaria la manutenzione al fine di evitare guasti, basandosi sui dati passati e sulle circostanze attuali.
- Approfondimenti pratici: fornire al personale addetto alla manutenzione suggerimenti utili, come organizzare la manutenzione durante i tempi di inattività programmati o sostituire i componenti prima che si danneggino.
Quanto possono costare alla vostra azienda i tempi di inattività non pianificati?
Secondo il rapporto di Siemens “The True Costs of Downtime 2022“, i tempi di fermo non programmati stanno diventando sempre più costosi. I costi per un’ora di fermo macchina non programmato sono aumentati di almeno il 50% in tutti i settori studiati negli ultimi due anni. Inoltre, secondo l’Uptime Institute Global Data Center Survey 2023, oltre la metà (55%) degli operatori ha segnalato un’interruzione nella propria sede nei tre anni precedenti.
“Nell’ambito dell’Industria 4.0, la manutenzione deve svolgere un ruolo più ampio rispetto alla semplice prevenzione dei tempi di inattività di singoli asset. La previsione dei guasti tramite analisi avanzate può aumentare i tempi di attività delle apparecchiature fino al 20%.”
Manutenzione predittiva, documento di sintesi – Istituto di analisi Deloitte:
Ciò significa che, secondo i rapporti sopra citati, diverse organizzazioni devono affrontare una serie di perdite, che vanno dalle perdite finanziarie a quelle di produttività. Per evitare tali perdite, è necessario che le organizzazioni adottino una strategia di manutenzione predittiva affidabile. Secondo Deloitte Analytics, la manutenzione predittiva riduce in media i costi di manutenzione del 25%, elimina i guasti del 70% e aumenta la produttività del 25%. Questo rappresenta un nuovo approccio alla pianificazione e all’esecuzione della manutenzione su scala industriale, basato su analisi avanzate.
Vantaggi della manutenzione predittiva
La manutenzione predittiva è estremamente vantaggiosa per un’ampia gamma di settori. Con la PdM, le aziende possono anticipare i probabili guasti alle apparecchiature prima che si verifichino, utilizzando moderni algoritmi di analisi e apprendimento automatico. Questa strategia preventiva riduce al minimo le interruzioni dell’attività e della produzione, riducendo i tempi di fermo non programmato e ottimizzando i programmi di manutenzione. Grazie a un’accurata individuazione delle attività di manutenzione dove e quando sono più necessarie, si ottengono risparmi sui costi grazie a un’allocazione intelligente delle risorse.
La manutenzione predittiva offre numerosi vantaggi alle organizzazioni di vari settori:
- Riduzione dei tempi di inattività delle apparecchiature
- Aumento della durata delle macchine e delle attrezzature
- Controllo del budget e riduzione dei costi di manutenzione
- Miglioramento dell’efficienza delle apparecchiature
- Incremento della sicurezza
- Aumento della produttività
- Soddisfazione del cliente
- Approfondimenti basati sui dati
Prodotti e tecnologie per la manutenzione predittiva
Per avere successo, la manutenzione predittiva si basa su vari prodotti e tecnologie. Ad esempio, i sensori sono fondamentali poiché consentono di monitorare le prestazioni degli asset individuali. Quando i dati dei sensori superano i limiti prestabiliti, viene inviata una notifica per intervenire sull’asset e adottare le misure preventive necessarie prima che si verifichi un guasto.
Con l’uso dei seguenti prodotti, l’implementazione delle pratiche di manutenzione predittiva potrebbe essere più semplice:
La termografia
La termografia aiuta a rilevare precocemente i problemi, consentendo una manutenzione tempestiva e prevenendo guasti costosi. Si tratta di utilizzare telecamere a infrarossi per rilevare e visualizzare i modelli termici emessi da apparecchiature e macchinari. Dall’analisi di questi schemi termici, i professionisti della manutenzione possono identificare eventuali componenti surriscaldati, connessioni allentate e altri tipi di guasti o inefficienze. Ciò è particolarmente utile negli impianti elettrici, nelle apparecchiature meccaniche e nelle infrastrutture degli edifici, in cui le variazioni di temperatura possono segnalare la presenza di problemi strutturali.
Prodotti consigliati
Termocamera, FLIR
Termocamera, Fluke
Sensori di monitoraggio delle condizioni
La manutenzione predittiva si basa molto sui sensori di monitoraggio delle condizioni. Questi sensori acquisiscono in tempo reale i dati relativi a importanti fattori quali vibrazioni, temperatura, pressione e analisi dei fluidi. Mediante l’osservazione costante di questi parametri, è possibile identificare le anomalie rispetto alle condizioni operative standard, e ciò può indicare la presenza di possibili problemi all’apparecchiatura. Ad esempio, i sensori di temperatura possono identificare il surriscaldamento, mentre i sensori di vibrazione possono scoprire squilibri o disallineamenti negli ingranaggi rotanti, entrambe le cose determinano il tempestivo intervento di manutenzione preventiva.
Prodotti consigliati
Sensore di pressione, RS PRO
Il monitoraggio acustico a ultrasuoni
Nel monitoraggio acustico a ultrasuoni si utilizzano sensori per identificare i rumori ad alta frequenza prodotti dalle parti in movimento e che si sfregano l’una contro l’altra nei cuscinetti. Tali rumori, spesso impercettibili all’orecchio umano, sono segnali di usura o di lubrificazione inadeguata. Questi segnali così rilevati vengono poi trasmessi dai sensori in avvisi acustici o visivi, che consentono ai team di manutenzione di riconoscere eventuali problemi e di intervenire con tempestività prima che possano aggravarsi.
L’analisi dell’olio
L’analisi dell’olio fornisce informazioni cruciali sullo stato di salute dei motori, individuando eventuali problemi prima che possano causare guasti dell’apparecchiatura. Questa procedura cerca particelle metalliche, acqua e sostanze inquinanti nell’olio per rilevare perdite o usura dell’apparecchiatura. La tempestiva individuazione di questi componenti consente interventi preventivi che aumentano l’affidabilità e la durata complessiva dei macchinari.
Analisi delle vibrazioni
L’analisi delle vibrazioni traccia e valuta le vibrazioni di macchinari e altre attrezzature per identificare anomalie come usura, squilibrio, disallineamento e problemi meccanici. Questo processo permette di individuare precocemente eventuali problematiche prima che si traducano in guasti dell’apparecchiatura, contribuendo così a prolungare la durata delle attrezzature e facilitando interventi tempestivi. Questa strategia proattiva riduce i tempi di fermo e migliora l’efficacia operativa.
Prodotti consigliati
Misuratore di vibrazioni, Extech Instruments
Misuratore di vibrazioni con Fluke Connect, Fluke
Test sulle emissioni
La manutenzione predittiva utilizza i test sulle emissioni per misurare i livelli di inquinamento atmosferico rilasciati dai macchinari o dalle auto in movimento. Durante un’ispezione, i sensori tengono d’occhio gli ossidi di azoto, il monossido di carbonio, gli idrocarburi e il biossido. Le indagini sulle cause, come sistemi di accensione difettosi, sensori di ossigeno guasti, iniezione di carburante malfunzionante o sistemi di iniezione dell’aria difettosi, sono sollecitate dal rilevamento di un aumento dei livelli di inquinamento. Per prevenire i guasti alle apparecchiature, l’identificazione precoce è possibile grazie ai test sulle emissioni.
Software di analisi predittiva
Grazie all’uso di algoritmi sofisticati, i software di analisi predittiva analizzano i dati provenienti dai sensori di monitoraggio delle condizioni e dai registri storici, un aspetto cruciale per la manutenzione predittiva in quanto anticipa i problemi delle apparecchiature prima che si verifichino, individuando schemi e anomalie. Ció consente una programmazione proattiva della manutenzione per risparmiare i tempi di fermo e massimizzare l’allocazione delle risorse. Ad esempio, utilizzando il software ABB AbilityTM Predictive Maintenance, è possibile valutare i dati in tempo reale, identificare le irregolarità e prevedere i malfunzionamenti. Grazie all’uso dell’analisi predittiva, ABB aiuta le aziende a ridurre i costi di manutenzione, a incrementare la produzione e a ridurre i tempi di fermo.
Le fasi di implementazione della manutenzione predittiva
Per ottimizzare i vantaggi della manutenzione predittiva nella gestione delle apparecchiature, è necessario compiere una serie di passi cruciali. Esistono diversi approcci per stabilire una strategia di manutenzione predittiva, tuttavia è fondamentale iniziare analizzando i dati storici e riesaminando i casi di fermo macchina e gli altri problemi che si sono verificati in passato.
Successivamente, il primo passo è l’installazione di sensori industriali. Il monitoraggio continuo degli elementi come vibrazioni, temperatura e pressione è possibile grazie alla scelta di tecnologie appropriate e all’installazione di reti di sensori sugli impianti chiave. Le misure di PdM si basano molto sull’identificazione precoce delle anomalie, resa possibile da questa raccolta di dati.
Per questo motivo è fondamentale comprendere lo stato iniziale dell’apparecchiatura. I parametri di funzionamento normali vengono stabiliti dagli ingegneri per individuare rapidamente eventuali deviazioni che potrebbero indicare possibili problemi e consentire azioni di manutenzione preventiva. Inoltre, è essenziale incorporare un software di manutenzione predittiva, come un sistema computerizzato di gestione della manutenzione (CMMS), per ottimizzare l’allocazione delle risorse e l’efficienza operativa attraverso una programmazione efficace basata su intuizioni fondate sui dati.
Conclusioni
Le aziende manifatturiere possono ottenere notevoli vantaggi dall’adozione della manutenzione predittiva, in quanto riduce i tempi di inattività, aumenta la produzione e consente risparmi sui costi. Inoltre, promuovendo l’efficienza energetica, supporta gli obiettivi di sostenibilità a livello internazionale. Con l’integrazione della manutenzione predittiva nei processi produttivi, ci si aspetta continui miglioramenti dell’affidabilità operativa e degli standard di sostenibilità.
Tuttavia, l’implementazione di una strategia di manutenzione predittiva comporta diverse sfide. L’analisi dei dati richiede una fornitura costante di informazioni per individuare le anomalie, e identificare i problemi può risultare difficile se i dati raccolti sono irregolari. Inoltre, è necessario investire tempo, energia e considerazione per determinare quali tecnologie e prodotti di manutenzione predittiva siano più adatti per ogni asset.
