Per anni, i produttori si sono affidati ai dati di processo per guidare le operazioni e ottimizzare l’efficienza. Sebbene i dati di processo aiutino a orientare le attività, non sempre indicano quando si sta avvicinando un problema. È qui che entrano in gioco i dati della manutenzione predittiva (PdM): gli strumenti di monitoraggio delle condizioni, come l’analisi delle vibrazioni, i sensori di qualità dell’olio e la termografia, offrono segnali di allarme precoce sul deterioramento delle macchine.
Tuttavia, i dati di processo e quelli predittivi sono spesso isolati e le organizzazioni perdono così l’opportunità di evitare fermi imprevisti e di compiere il passo strategico nella manutenzione, passando dall’identificazione dei problemi alla loro prevenzione, superando le sfide create dai silos di dati frammentati tipici della manutenzione reattiva.
Perché i silos di dati separati rappresentano un problema
I dati di processo vengono generalmente acquisiti automaticamente e archiviati in un software dedicato. Servono a identificare i cicli di produzione con le migliori prestazioni, i cosiddetti “golden batch”.
D’altra parte, i dati della manutenzione predittiva (PdM) spesso risiedono in altri sistemi, rendendo difficile correlare lo stato di salute delle macchine con le condizioni di processo. Questa mancanza di interoperabilità tra i silos impedisce agli ingegneri dell’affidabilità di scoprire le informazioni più approfondite nascoste nei diversi insiemi di dati.
Prendiamo l’esempio di una girante di pompa danneggiata dalla cavitazione. Gli strumenti PdM possono rilevare il danno, ma non spiegano il motivo per cui si è verificato. La causa principale è operativa, non meccanica. Solo i dati di processo possono mostrare che le condizioni di pressione e di flusso in quel momento hanno contribuito al guasto.
Collegare i dati PdM e quelli di processo consente di evitare completamente un guasto di questo tipo.
Evitare la trappola del “data lake”
Molte aziende pensano di dover raccogliere tutti i loro dati in un “data lake” per analizzarli in un secondo momento. Il problema è che quel “momento” spesso non arriva mai. Di conseguenza, questo approccio raramente genera un reale valore.
È meglio ragionare in modo strategico sui dati necessari per anticipare un guasto e le sue condizioni preliminari. Metodologie come l’analisi dei guasti basata sui dati (DOFA), che affonda le sue radici nella manutenzione centrata sull’affidabilità, sono particolarmente efficaci in questo contesto.
La DOFA aiuta a identificare quali segnali provenienti dai sensori (vibrazioni, temperatura, condizione dell’olio) sono davvero utili per prevedere e prevenire i guasti. Immagina tutti i dati che riversi nel tuo “lago” come pesci: la manutenzione centrata sull’affidabilità e il modello DOFA ti aiutano a capire quali vale davvero la pena catturare.
Il vero ostacolo non è la tecnologia — sono le persone
Sebbene l’integrazione dei sistemi legacy possa presentare alcune difficoltà, il principale ostacolo alla manutenzione predittiva è spesso di natura culturale. Il successo della PdM dipende dalla collaborazione tra diverse funzioni aziendali: è necessario unire operazioni, IT, ingegneria e approvvigionamento. Questo passaggio da ruoli e responsabilità tradizionali a una collaborazione digitale basata sui dati può risultare scomodo per le persone coinvolte.
Spesso le persone temono di prendere decisioni sbagliate utilizzando nuovi strumenti e si preoccupano del ritmo con cui occorre decidere in un contesto digitale. Superare la resistenza umana al cambiamento può accelerare in modo significativo il percorso di adozione della PdM.
Come andare avanti
Sei pronto ad adottare i principi della manutenzione predittiva (PdM)? Il primo passo è unificare i dati di processo e quelli predittivi. Tuttavia, non è necessario rivoluzionare tutto in una volta. Inizia valutando come vengono archiviati i tuoi dati e se sono accessibili e condivisibili. Successivamente, esplora le soluzioni che consentono di combinare i dati PdM con quelli di processo.
Poi concentrati sulle persone e valuta se sono pronte per questo cambiamento. Investire nella formazione e collaborare con un fornitore di soluzioni integrative e cooperative può essere molto più vantaggioso che acquistare i sensori o le applicazioni più recenti.
Il futuro della manutenzione consiste nell’evitare i guasti prevedibili, e per riuscirci è fondamentale che tutti i sistemi e le persone lavorino in sinergia. Se sei pronto a scoprire come applicarlo alla tua organizzazione, scopri qui le nostre soluzioni di manutenzione predittiva.
