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Con predictive e remote maintenance cambia radicalmente il punto di vista sui processi di mantenimento e gestione delle apparecchiature industriali e ciò avviene grazie all’integrazione dei dati provenienti dall’Internet of Things.
Da un approccio manutentivo protocollare fatto di interventi periodici decisi a priori - o reattivo, a seguito di danni effettivamente verificatisi - si passa, in molti casi, a uno preventivo. Non si tratta più, quindi, di effettuare controlli prestabiliti non necessari o rimediare alle problematiche nel momento in cui sorgono, bensì di prevedere ciò che potrebbe accadere per poi delineare interventi e strategie di manutenzione mirata.
Predictive e remote maintenance (anche in Realtà Aumentata): quali sono i vantaggi
In un’ottica di manutenzione predittiva, il monitoraggio da remoto rappresenta un elemento chiave per la buona riuscita del processo previsionale. Tradizionalmente, i tecnici impiegati nei servizi di remote maintenance potevano connettersi a una macchina e controllarla, appunto, da remoto ma con un rapporto uno-a-uno. L’Internet of Things e i suoi sensori intelligenti hanno, di fatto, dato nuovo impulso a questi processi. Oggi è infatti possibile collegare e monitorare un numero illimitato di apparecchiature in reti virtuali avendo una visibilità totale e riuscendo a intervenire attraverso un unico punto d’accesso. Il livello di innovazione tecnologica nel settore è tale da permette anche l’utilizzo di applicazioni di Realtà Aumentata a sostegno delle attività di manutenzione remota: indossando un apposito visore, infatti, l’operatore può accedere a simulazioni 3D di tutto l’impianto, arricchite da informazioni e dati che lo guideranno e supporteranno nella risoluzione di ogni specifico problema.
Grazie a questo approccio olistico e centralizzato, la remote maintenance fa sì che si possano abbattere sia i costi di personale che le spese di spostamento (nel caso di apparecchiature dislocate a distanza dal centro di monitoraggio).
Ma non solo: identificare difetti o rotture prima che effettivamente si verifichino grazie a predictive e remote maintenance significa velocizzare i tempi di reazione, migliorare il flusso operativo, ottimizzare la manutenzione degli asset aziendali, ridurre i tempi di fermo, e risparmiare in investimenti in capitale grazie all’allungamento della vita utile dei macchinari.
Un nuovo impulso dalla Internet of Things
Questo decisivo cambio di paradigma nelle attività di monitoraggio e manutenzione è reso possibile dalla spinta innovativa dell’Internet of Things. Grazie alla connessione tra sensori intelligenti, infatti, è possibile trasformare i Big Data in informazioni preziose. E queste ultime, se opportunamente processate con strumenti di data analysis, permettono di delineare quali siano le azioni più opportune da intraprendere per migliorare i processi produttivi. In concreto, un sistema di predictive e remote maintenance è infatti in grado di avvisare gli operatori nel caso di possibili criticità per ogni singolo dispositivo in rete. E il personale è così messo in condizione di poter verificare in tempo reale la situazione e scegliere se e come intervenire.
Non è tutto: grazie a una avanzata analisi dei dati, in fase di intervento, il sistema può essere in grado di evidenziare se ci si trova vicino a una soglia di allarme non prevista di qualche altro apparato che compone il sistema. Questa funzione offre l’enorme vantaggio di poter intervenire una sola volta su più criticità, riducendo così il danno da fermo impianto.
Apparecchiature rotte, macchinari malfunzionanti e impianti difettosi rappresentano infatti un grave danno per il business. Il perché è chiaro: la mancata ottimizzazione della strumentazione aziendale può portare a ritardi o interruzioni operative, che possono tradursi in ripercussioni economiche da non sottovalutare. Reagire rapidamente a eventuali problematiche, a prescindere dal luogo in cui è installata la strumentazione, significa invece riuscire a far fronte con successo alle sfide del mercato digitale e mantenere alta la competitività.
Le tecnologie abilitanti per la manutenzione predittiva da remoto
I sistemi di predictive e remote maintenance si reggono, da un lato, sull’intelligenza dei sensori che permettono agli oggetti di misurare e comunicare i propri parametri e, dall’altro, su avanzate capacità analitiche e di Intelligenza Artificiale. I dati prodotti e comunicati dagli oggetti connessi, di per sé, non avrebbero grande valore se non processati adeguatamente da soluzioni di Analytics in grado di identificare anomalie, trasformarli in insight e dare vita così a informazioni utili a delineare concrete strategie operative. Per mettere a sistema tutte queste informazioni e prevedere eventi futuri occorre fare un ulteriore passo avanti, reso possibile dalle tecnologie di Machine Learning. È l’intelligenza artificiale, infatti, che riesce a processare e confrontare dati provenienti da più fonti, informazioni ottenute in tempo reale su comportamento e interazioni dei macchinari, statistiche e informazioni di contesto, per poi imparare a fare previsioni sempre più precise e puntuali (via via che aumenta la mole di dati imparati) sul comportamento della strumentazione e quindi sulla possibilità che si verifichino guasti.