L’Industria 4.0 ha ridefinito vari aspetti della fabbrica tradizionale, non soltanto quelli tipicamente legati alla produzione, coinvolgendo tutte le fasi del ciclo di vita, grazie al contributo di nuovi metodi e tecnologie abilitanti. È il caso dei processi di manutenzione, fondamentali per risolvere e prevenire le cause dei downtime, particolarmente pericolosi soprattutto per le aziende del settore manifatturiero e per quelle che erogano servizi in maniera continuativa ai propri clienti.
Oltre ad incidere direttamente sul fatturato, le interruzioni di servizio si rivelano molto pericolose per quanto riguarda l’immagine dell’azienda, rischiando di causare crolli reputazionali molto difficili da arginare, al punto da mettere a rischio la stessa sopravvivenza dell’impresa.
I processi di manutenzione assumono pertanto un ruolo determinante nel garantire da un lato l’efficienza e la continuità dei processi di business, dall’altro che la reputazione dell’azienda non venga messa in discussione per via di possibili guasti e malfunzionamenti.
I vecchi approcci alla manutenzione
La manutenzione correttiva si applica, come suggerito dal suo stesso nome, reagendo ed andando a correggere un guasto o malfunzionamento nel momento in cui questo si verifica. Non ha particolari costi iniziali, ma si rivela in realtà molto costosa poiché implica improvvisi fermi macchina che possono influire molto negativamente sull’andamento e la pianificazione della linea di produzione, senza contare che spesso i pezzi di ricambio necessari o il personale addetto a questi interventi potrebbero non essere immediatamente disponibili, il ché rende ancora maggiori i tempi di risoluzione del guasto. Il personale è obbligato a lavorare in continua tensione e in continuo stato di emergenza, e ciò lo espone anche a maggiori rischi riguardo la sicurezza ed ad effettuare riparazioni che spesso hanno il solo scopo di far riprendere la produzione, ma non si rivelano ottimizzanti per gli impianti né, spesso, risolutive. In generale, la manutenzione correttiva o reattiva è per questi motivi la meno consigliata attualmente.
Per comprendere la portata innovativa della manutenzione nell’Industria 4.0 è importante ripercorrere in maniera sintetica le principali tipologie che si sono affiancate nel contesto tradizionale, in particolare per quanto concerne la manutenzione preventiva, reattiva e migliorativa.
La manutenzione tradizionale coinvolge processi e tecnologie ancora oggi ampiamente diffuse sul piano di fabbrica, dove sono affiancate e progressivamente sostituite da metodi e soluzioni decisamente più moderni, grazie alla capacità di rapportarsi in maniera attiva e dinamica con gli impianti e i sistemi da mantenere.
Preventiva
Altrimenti nota come manutenzione programmata, consiste nel pianificare una serie di interventi utili a mantenere l’efficienza dei sistemi di fabbrica. La manutenzione preventiva identifica “a tavolino” le operazioni da eseguire, intervenendo su base periodica, anche quando non sarebbe necessario farlo, causando una serie di inevitabili sprechi ed extra costi rispetto a ciò che sarebbe realmente richiesto dallo stato degli impianti, senza escludere del tutto i rischi di un potenziale malfunzionamento.
Reattiva
La manutenzione reattiva prevede interventi soltanto a seguito del verificarsi di un guasto o di un malfunzionamento dei sistemi, senza porsi il problema in sede preventiva. Il principale obiettivo della manutenzione reattiva consiste nel ripristinare il corretto funzionamento nel minor tempo possibile, per minimizzare gli impatti negativi sul business.
Migliorativa
La manutenzione migliorativa, o proattiva, si identifica in una strategia di interventi di revisione finalizzati a migliorare le prestazioni generali o di dettaglio di un sistema industriale. Per tali ragioni, la manutenzione si intende quale migliorativa in quanto non è legata direttamente a prevenire o risolvere un malfunzionamento, ma ad incrementare la qualità e l’efficienza generale, con l’obiettivo di creare valore aggiunto all’intera filiera produttiva.
Industria 4.0 e manutenzione predittiva
Nel contesto dell’Industria 4.0 e della cosiddetta fabbrica intelligente (smart factory) si sta rapidamente diffondendo un nuovo paradigma, legato alla manutenzione predittiva, o manutenzione 4.0. Si tratta in primo luogo di un’evoluzione della manutenzione preventiva, a cui viene associato un approccio proattivo coinvolto in maniera decisamente più funzionale rispetto al contesto tradizionale.
Grazie all’impiego di tecnologie emergenti come Industrial Internet of Things (IIoT) e Machine Learning è possibile conoscere l’effettivo stato dei sistemi di fabbrica e analizzare i dati provenienti dai sensori collocati sugli impianti per implementare un’attività di manutenzione in tempo reale.
La costante visibilità dello stato di salute delle linee di produzione consente di adottare una strategia di manutenzione che consente di intervenire soltanto quando è realmente necessario, grazie agli alert provenienti dai sistemi di diagnostica attivi in tempo reale.
La manutenzione predittiva consente pertanto di ottimizzare le risorse a disposizione per migliorare la qualità generale del servizio, ad iniziare dall’eliminazione degli aspetti ridondanti che condizionano la tradizionale manutenzione preventiva.
Un contributo fondamentale alla manutenzione 4.0 è offerto dall’approccio predittivo, che deriva dall’apprendimento automatico che i sistemi di Machine Learning elaborano sulla base dello storico di dati acquisiti dai sistemi presenti sulle linee di produzione.
Le moderne piattaforme di gestione per la smart factory sfruttano la sinergia delle varie tecnologie abilitanti per ottenere valutazioni in tempo reale basate sull’analisi di grandi numeri di dati. Grazie alle tecniche di intelligenza artificiale e alle risorse di elaborazione disponibili in cloud è infatti possibile correlare una quantità di variabili che nel contesto della fabbrica tradizionale era altrimenti impossibile, per via dei tradizionali limiti cognitivi e computazionali che intervenivano.
L’analisi predittiva è inoltre capace di previsioni sulle possibilità che un determinato downtime si verifichi, generando insight utili a prendere decisioni informate e consapevoli in merito ai rischi effettivi, e soprattutto sull’opportunità di intervenire o meno nelle circostanze specifiche.
Nel contesto della manutenzione predittiva ritroviamo anche le analisi prescrittive, che non limitano la loro azione agli aspetti previsionali, spingendosi oltre per suggerire come intervenire. Tali sistemi, se opportunamente configurati, sono in grado di prendere decisioni in autonomia, grazie alla connessione funzionale con impianti di manutenzione robotica.
In letteratura, sia l’analisi predittiva che l’analisi prescrittiva rientrano nella comune definizione della manutenzione predittiva, o manutenzione 4.0.
I vantaggi della manutenzione 4.0
La consapevole implementazione nei processi di fabbrica di approcci e tecnologie di manutenzione 4.0 consente alle imprese di ottenere una serie di significativi vantaggi, capaci di andare ben oltre i benefici ottenibili sul piano economico. Il contributo dell’analisi predittiva è infatti capace di portare innovazione su ampia scala, contribuendo a modernizzare e migliorare il livello di efficienza di tutti i processi della filiera produttiva.
Anticipare il problema
L’approccio proattivo consente di giocare in anticipo rispetto al problema, anticipando di fatto la sua soluzione. La manutenzione predittiva, grazie alle funzioni di analisi avanzate basate sul Machine Learning, assume un approccio proattivo per mantenere in costante efficienza i sistemi delle linee di produzione, anticipando l’eventualità che si verifichi un guasto o un malfunzionamento.
Automazione dei processi
La conoscenza in tempo reale dello stato di funzionamento dei sistemi di fabbrica consente di automatizzare i processi legati alla manutenzione, implementando sul piano di fabbrica tecnologie di robotica e automazione intelligente, in grado di dialogare costantemente con tutti gli asset interconnessi.
L’automazione dei processi di manutenzione consente inoltre di alleggerire il carico di competenze del personale addetto e di supportarlo con procedure guidate e applicazioni di manutenzione assistita, grazie a tecnologie quali la realtà aumentata, disponibile su dispositivi mobile o mediante appositi visori, per ricevere istruzioni da remoto ed operare in totale sicurezza sugli impianti.
Ottimizzazione delle risorse umane
Le realtà industriali spesso sono caratterizzate da sedi collocate in stabilimenti differenti, ognuno dei quali, nel contesto dei metodi di manutenzione tradizionali, deve disporre di risorse importanti per assicurare il corretto stato di funzionamento delle linee di fabbrica.
La manutenzione predittiva consente di ottimizzare sia il numero degli interventi da effettuare che il numero degli addetti impiegati per le operazioni sul campo. In altri termini, si rivela possibile ridurre il monte ore dei tecnici per la manutenzione degli impianti, migliorando contestualmente la qualità generale del servizio.
I sistemi intelligenti di manutenzione predittiva individuano in tempo reale quali sistemi necessitano di intervento, consentendo di intervenire in maniera puntuale, sia per evitare i downtime che per ottimizzare le risorse umane e tecnologiche di cui l’azienda dispone.
Minor impatto dei downtime
Un aspetto critico relativo ai downtime è caratterizzato dalle tempistiche. Le interruzioni non pianificate costringono i tecnici ad una corsa contro il tempo, per diagnosticare e risolvere un problema che genera ingenti danni ogni secondo che passa. I sistemi di manutenzione predittiva riducono ai minimi termini i rischi di un possibile downtime, risparmiando alle aziende danni particolarmente ingenti, sia dal punto di vista economico che dal punto di vista reputazionale.
L’impatto economico dei downtime è stato stimato da IDC nell’ordine dei 500 dollari al minuto per la piccola impresa, arrivando a superare ampiamente i 10mila dollari al minuto nel caso di una grande industria. Già nel 2018, un colosso come Amazon stimava che un’ora di downtime nei propri processi equivalesse ad un danno superiore ai 13 milioni di dollari. Un valore che si stima oggi essere notevolmente più elevato.
Categoria: INTELLIGENZA ARTIFICIALE
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