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Industria 4.0: come prevenire i malfunzionamenti con le analisi predittive

Gianluca Parlangeli,

Industria 4.0: come prevenire i malfunzionamenti con le analisi predittive

Guasti ai macchinari, impianti che si bloccano e consegne mancate. Come evitare il fermo produzione e limitare gli imprevisti tecnici e le conseguenti perdite economiche? L'analisi predittiva è la risposta che il nuovo modello dell'Industria 4.0 mette in campo per prevenire malfunzionamenti. Gli studi di settore parlano chiaro: grazie alla manutenzione predittiva possiamo ridurre i costi di riparazione anche del 30%! Scopriamo assieme come fabbriche tradizionali e PMI possono raggiungere l'efficienza produttiva di una smart factory.

 

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Partiamo dallo stato dell'arte. I tradizionali sistemi di manutenzione sono troppo costosi e i cali di produzione incidono sulla competitività delle aziende. Le tipologie di intervento più diffuse sono la manutenzione correttiva e quella preventiva. Nel primo caso, gli interventi avvengono dopo che si è verificato un guasto, quando spesso il malfunzionamento ha già portato ad interrompere la produzione. Con la manutenzione preventiva si programma invece la sostituzione di una componente a prescindere dalle sue condizioni effettive, rischiando di rimpiazzare pezzi ancora funzionanti o macchinari ben lontani dall'esaurimento del loro ciclo di vita.

Le analisi predittive sono l'antidoto proposto dalle tendenze dell'Industria 4.0 per abbattere i costi di intervento e ridurre drasticamente i fermi macchina. Ma come è possibile, realmente, prevenire i malfunzionamenti?

Il condition monitoring: Big Data vs malfunzionamenti 

Il condition monitoring: Big Data vs malfunzionamenti

Una differenza fondamentale fra imprese tradizionali e smart factory è l'implementazione dei Big Data. Grazie alla sensorizzazione degli impianti, i macchinari generano flussi ininterrotti di dati che, una volta processati, costituiscono la base per l'analisi e la successiva manutenzione predittiva. Il primo passo è il condition monitoring: le piattaforme di Internet of Things e i sensori wireless installati sulle macchine industriali misurano in tempo reale tutta una serie di parametri utili a valutarne il corretto funzionamento. Si tratta di un monitoraggio costante di variabili come il consumo energetico, l'usura, la temperatura e i surriscaldamenti, le vibrazioni, i dettagli meccanici, elettronici ed elettrici.

Questo complesso di informazioni viene registrato, storicizzato ed elaborato attraverso processi di Big Data management. L'analisi predittiva avviene quindi attraverso algoritmi di machine learning in grado di prevenire i malfunzionamenti e stimare la vita residua degli impianti grazie alla continua raccolta e analisi real-time dei dati in arrivo dai macchinari. Se pensiamo che, statistiche alla mano, solo l'1% dei dati raccolti dalle aziende tradizionali viene effettivamente utilizzato, diventa evidente che il passaggio alle modalità dell'Industria 4.0 offre grandi margini di miglioramento per quanto riguarda l'ottimizzazione della produzione, l'abbattimento dei costi e la riduzione dei tempi di inattività dell'impianto. Senza contare che il passaggio alla manutenzione predittiva influisce positivamente anche sulla qualità e sulla sicurezza della linea produttiva.

Storico e Storage: la conservazione dei dati

Piattaforme per il trattamento e lo storage di Big Data

Le analisi predittive ci aiutano dunque a prevedere i malfunzionamenti e ad anticipare guasti e anomalie. Ma, per predire il futuro, devi conoscere il passato. In molti casi si verifica, ad esempio, la necessità di acquisire dati relativi ai 5 mesi precedenti per ipotizzare il futuro comportamento dei macchinari e indirizzare concretamente l'ottimizzazione. In buona sostanza, la manutenzione predittiva ha bisogno di fare riferimento a uno storico relativo al funzionamento dell'apparecchiatura, collezionando una grande quantità di dati che possono avere formati, tipologie e linguaggi di codifica differenti.

Per questo motivo le smart factory ricorrono a database e piattaforme di storage adatte al trattamento dei Big Data, quindi predisposte alla costante raccolta ed elaborazione delle informazioni oltre che ad una archiviazione di lungo periodo. Questi sistemi hanno inoltre il vantaggio di rendere facilmente accessibili i dati a tutti i nodi della rete aziendale.

Analisi, asset, vantaggi

Analisi, asset, vantaggi grazie ai Big Data per l'industria

Industry 4.0 vuol dire anche una più attenta – e moderna – gestione degli asset. Lo studio sistematico dei Big Data consente alle aziende un migliore controllo su tutte quelle risorse e beni di proprietà che possono assumere un valore economico monetizzabile. Fare analisi predittive sui macchinari e sul loro ciclo di vita aiuta ad esempio a risparmiare e ottimizzare i costi di manutenzione e ricambio. Oltre ad allungare il ciclo operativo delle apparecchiature e a renderle più efficienti, la manutenzione predittiva consente di intervenire sulla redditività complessiva della linea produttiva e di migliorare i livelli di sicurezza, salute e servizio al cliente.

L'asset management è oggi fondamentale per la gestione finanziaria e i Big Data offrono informazioni preziose per il business, per lo sviluppo dei piani di produzione e per la scelta di tecnologie e ricambi all'avanguardia. I vantaggi dell'utilizzo dei dati in ottica predittiva sono innumerevoli:

  • mantenere la qualità erogata riducendo i costi;
  • estendere il ciclo di vita di impianti, beni e macchinari (Asset Lifecycle Management);
  • tracciare le attività, misurare le performance interne e quelle dei fornitori, mappare i margini di rischio;
  • prevenire i malfunzionamenti e programmare l'attività di manutenzione a seconda delle effettive necessità

Sfrutta i Big Data per ridurre i costi di manutenzione e prevenire guasti ai macchinari e fermi di produzione della tua azienda! Per iniziare ti basta scaricare gratuitamente l'eBook "5 passi per sviluppare un progetto di Industria 4.0":

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