Trasformazione dei settori attraverso la manutenzione predittiva

La manutenzione di utensili e attrezzature crea un'industria globale di grandi dimensioni. Nel 2021, aziende e organizzazioni hanno speso circa 613 miliardi di € per la manutenzione, la riparazione e le operazioni (MRO) a livello globale e si prevede che questo mercato crescerà fino a quasi circa 735 miliardi di € nei prossimi cinque anni.

Anche se il settore MRO fa meno notizia rispetto ad altri, ad esempio l'aerospaziale, l'automotive e l'energia verde, ogni industria del pianeta si basa sull'MRO per sostenersi. Con l'avvento della manutenzione predittiva IoT e dell'apprendimento automatico, il settore MRO sta vivendo una rinascita della tecnologia e di efficienze operative mai viste prima.

I vantaggi della manutenzione predittiva sono molteplici e i settori più in vista del mondo vi fanno già affidamento per mantenere i sistemi e i profitti.

Cos'è la manutenzione predittiva?

La manutenzione predittiva è una metodologia che utilizza la tecnologia per raccogliere punti dati sull'uso storico e sui modelli. Queste informazioni possono indicare quando potrebbe verificarsi un evento di manutenzione.

L'analogia tra la manutenzione e le previsioni del tempo è comunemente utilizzata per mostrare le differenze tra gli schemi di manutenzione. La manutenzione tradizionale è simile all'acquisto di un ombrello ogni giorno di pioggia. La manutenzione preventiva utilizza i dati storici per capire la frequenza della pioggia con l'intenzione di comprare un ombrello solo nei giorni in cui storicamente ha piovuto.

La manutenzione predittiva utilizza l'apprendimento automatico per raccogliere i dati applicabili nel tempo. I modelli IA per l'apprendimento automatico prevedono quando pioverà, in modo che tu possa già avere l'ombrello pronto.

Manutenzione predittiva per gli edifici

La manutenzione degli spazi interni è un aspetto critico della nostra vita quotidiana. Ad esempio, gli standard globali di salute e sicurezza impongono che gli spazi occupati da persone richiedano quantità specifiche di aria fresca e ossigenata durante i periodi di occupazione. In luoghi dove le temperature esterne possono essere estreme, i sistemi HVAC-R potrebbero essere fondamentali per mantenere condizioni di lavoro confortevoli. Quando i sistemi HVAC-R richiedono una manutenzione imprevista, possono verificarsi gravi ripercussioni sulle condizioni occupazionali e operative che hanno un impatto negativo sugli occupanti dell'edificio.

Le soluzioni di manutenzione predittiva IoT sono comunemente impiegate nelle applicazioni HVAC-R e in infrastrutture edilizie simili. Queste soluzioni spesso contengono più sensori e sono distribuite in massa in tutta la struttura, consentendo agli ingegneri di rilevare e prevedere gli scenari di manutenzione e di ridurre i costi direttamente e indirettamente dalle loro operazioni.

Per scoprire di più su come i partner di Arrow utilizzano la manutenzione predittiva per ridurre i costi e aumentare l'affidabilità, creando edifici "intelligenti", si consiglia di leggere questo articolo.

Manutenzione predittiva per la produzione

Nel 2019, l'ultimo anno completo prima della pandemia, il settore produttivo degli Stati Uniti ha realizzato un fatturato di circa 2,25 bilioni di €. Nell'ambito dell'economia globale, il settore produttivo è uno dei pilastri più essenziali del nostro stile di vita moderno. Le tecnologie di manutenzione predittiva del settore produttivo e dell'IoT industriale sono essenziali perché qualsiasi miglioramento dell'efficienza e dell'affidabilità di un processo produttivo contribuisce direttamente all'economia globale.

Visti gli elevati costi delle apparecchiature di produzione e i costi e i tempi lunghi associati alla loro manutenzione, l'affidabilità a lungo termine e la riduzione al minimo dei guasti delle apparecchiature sono essenziali sia per la produttività dell'azienda sia per la catena di fornitura globale.

Ad esempio, Haas, un fornitore di apparecchiature di produzione rispettato a livello mondiale, ha implementato la tecnologia di manutenzione predittiva IoT nelle sue macchine CNC. Se una macchina CNC di Haas fosse responsabile della produzione di hardware satellitare di importanza critica per un progetto e non utilizzasse la tecnologia di manutenzione predittiva, i tempi di inattività imprevisti potrebbero bloccare il programma di produzione di quel satellite, con un costo potenziale di milioni di euro per il produttore del satellite.

La manutenzione predittiva nell'industria energetica, che può essere considerata un sottoinsieme del settore produttivo, può far risparmiare ai produttori di energia miliardi di euro all'anno, influenzando direttamente il costo globale per unità di carburante ed elettricità. Ad esempio, nel 2016 Schlumberger ha annunciato un prodotto per la manutenzione predittiva che poteva far risparmiare all'azienda circa 30 milioni di euro in tre anni solo sui costi diretti di manutenzione.

Il futuro della manutenzione predittiva

Le metodologie di manutenzione predittiva, attualmente in fase embrionale, riguardano già molti settori industriali globali. Man mano che le tecnologie di manutenzione predittiva si diffondono e diminuiscono le spese di capitale, un numero sempre maggiore di industrie implementerà le loro metodologie.

È probabile che la manutenzione predittiva nel settore automotive non si limiti alla produzione automotive, bensì che venga applicata alle automobili stesse. Invece di programmare il cambio dell'olio ogni 8.000 km circa, potresti ricevere una notifica quando l'auto ritiene di aver bisogno di manutenzione o di altri interventi in base a una serie di sensori e dati sulle prestazioni.

Allo stesso modo, gli ascensori avviseranno i responsabili dell'edificio che i loro sistemi di pompe o cavi avranno probabilmente bisogno di manutenzione e i tempi di inattività saranno programmati al di fuori degli orari di funzionamento.

Purtroppo, le tecnologie di manutenzione predittiva hanno costi ancora proibitivi per le industrie più piccole in cui si devono ancora raggiungere livelli di efficienza elevati. Tuttavia, poiché l'IA su sistemi periferici continua a diventare più economica, più intelligente e più facile da addestrare, è probabile che questi settori minori vedano una propria rinascita in un futuro molto prossimo.


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