Cos'è la manutenzione predittiva?

Di IBM Services

Analisi approfondita della manutenzione predittiva. Restare sempre attivi e operativi. Contenere i costi

La manutenzione predittiva è la pratica di gestione degli asset che consiste nel riparare gli asset o i componenti dell'apparecchiatura prima che si verifichi un malfunzionamento, sulla base dei dati ricevuti su di essi. Si tratta della terza fase della gestione degli asset:

Manutenzione correttiva: riparazioni effettuate dopo il verificarsi di un problema o malfunzionamento

Manutenzione preventiva: riparazioni pianificate, effettuate in base all'esperienza

Manutenzione predittiva: riparazioni effettuate perché i dati per un asset indicano che un malfunzionamento è imminente

 

Cos'è un asset? IBM® fa rifermento a International Organization of Standardization (ISO) 55000. Un asset è un "oggetto, elemento o entità che ha un valore effettivo o potenziale". Fa parte dell'infrastruttura fisica di un'organizzazione e comprende veicoli, apparecchiature elettroniche, impianti, macchinari, computer e molto altro.

La manutenzione predittiva è emersa come una funzionalità per sistemi e software grazie alla maggiore disponibilità di informazioni provenienti dagli asset stessi, e le funzioni operative e di manutenzione sono state convertite in formato digitale. I fattori specifici includono:

  • Disponibilità di grandi quantità di dati raccolti tramite asset connessi e dotati di strumenti
  • Disponibilità di dati raccolti tramite Internet of Things (IoT)
  • Convergenza dell'IT con la tecnologia operativa
  • Avanzamenti nell'analytics per ottenere insight dai dati
  • Le tecnologie di intelligenza artificiale (AI), quali il machine learning - la capacità di un sistema di apprendere dai dati in modo autonomo, senza alcuna programmazione

 

Dalla risoluzione alla previsione dei problemi

Se si può prevedere un problema prima che si verifichi, si tratta comunque di un problema? 

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Dai ascolto alle tue macchine

Ascolta come passare da un approccio basato sul tempo a un approccio predittivo per ridurre i costi, i guasti e il tempo di inattività.

Scarica l'infografica (PDF, 905 KB)

 

 

Perché la manutenzione predittiva è importante?

Effettuare una riparazione prima di un guasto rappresenta un approccio più efficiente ed economico rispetto a riparare un guasto già avvenuto. Aiuta a...

  • Evitare il tempo di inattività e migliorare la produttività
  • Estendere la durata degli asset e rimandare i nuovi acquisti
  • Ridurre il costo e la complessità delle riparazioni
  • Mitigare i danni aggiuntivi o correlati
  • Soddisfare gli standard normativi e la conformità
  • Gestire le parti di ricambio, i materiali e l'inventario
  • E, in definitiva, aumentare il fatturato

Questi vantaggi stanno convincendo le organizzazioni ad usufruire delle tecnologie e delle pratiche di manutenzione predittiva. Secondo IBM (PDF, 2,2 MB): "Attraverso quasi ogni settore in cui vi è un intenso utilizzo di asset (ad esempio gas e petrolio, manifattura o trasporti), le organizzazioni devono affrontare la sfida di aumentare al massimo il valore degli asset durante tutto il loro ciclo di vita.

 

Ad esempio, uno studio di IBM evidenzia (PDF, 255 KB):

Un designer e produttore di soluzioni di illuminazione e di edilizia intelligenti britannico, PhotonStar Technology, sviluppa sistemi che raccolgono metriche su impianti e apparecchiature, ad esempio l'utilizzo di energia e l'occupazione degli edifici, codifica le informazioni e le consolida per l'analisi sul cloud. Lì, i suoi clienti utilizzano dashboard per tenere traccia dell'efficienza, creare piani di manutenzione predittiva e monitorare in remoto lo stato in tempo reale.

Un produttore automobilistico giapponese utilizza IoT per modellare il comportamento dei loro processi di saldatura. Desiderava identificare i fattori causali di guasti e difetti e trovare i principali elementi predittivi dei malfunzionamenti delle apparecchiature. Il sistema fornisce una previsione del 90% dei guasti senza falsi positivi; il 50% dei guasti viene previsto con oltre 2 ore di anticipo. L'azienda ha risparmiato 1,5 ore per guasto grazie alle previsioni avanzate.

Un importante produttore di aeromobili sta utilizzando IoT per mantenere la calibrazione degli strumenti di assemblaggio di precisione e migliorare la qualità produttiva. I dati provenienti dagli strumenti delle officine, insieme ai dati sui guasti delle apparecchiature, vengono utilizzati nell'analytics predittiva sulla qualità per generare modelli che identificano gli strumenti che hanno maggiore probabilità di necessitare di assistenza. Gli strumenti difettosi vengono proattivamente rimossi dall'officina per essere riparati e ricalibrati, consentendo significativi miglioramenti nella qualità produttiva. La soluzione ha permesso un recupero dell'investimento del 100 per cento entro un anno - evitando spese di milioni di dollari per la ripetizione delle attività lavorative e mesi di ritardi di produzione, impedendo che gli strumenti mal calibrati rimanessero nel flusso di lavoro produttivo degli aeromobili.

Utilizzo di Internet of Things per la manutenzione preventiva

Scopri i vantaggi della gestione dell'integrità degli asset e dell'utilizzo di IoT e delle funzionalità cognitive per ottenere insight sull'integrità degli asset.

Leggere il white paper (PDF, 818 KB)

 

Funzionalità principali di una manutenzione predittiva efficace

Una manutenzione predittiva efficace fa affidamento sulla convergenza dei dati derivanti dalla strumentazione e da IoT, con le tecnologie AI e di advanced analytics tramite sistemi digitalizzati. IBM fa riferimento a un'indagine da parte di A. T. Kearney in Industry Week (PDF, 2,2 MB) nella quale viene evidenziato come 558 aziende che hanno utilizzato sistemi computerizzati di gestione della manutenzione abbiano ottenuto una media di:

  • 28,3% di aumento della produttività della manutenzione
  • 20,1% di riduzione del tempo di inattività delle apparecchiature
  • 19,4% di risparmio nel costo dei materiali
  • 17,8% di diminuzione della manutenzione dell'inventario e riparazioni
  • 14,5 mesi di tempo di recupero dell'investimento

Per utilizzare efficacemente questi sistemi, le organizzazioni devono:

Integrare

Nell'ambito della gestione degli asset, le organizzazioni devono tenere traccia, valutare e gestire l'affidabilità di una vasta gamma di asset fisici e tecnologici. A rendere ancora più complessa questa sfida, vi sono le infrastrutture di tecnologia che eseguono applicazioni e dati ripartiti in silos. Integrare i sistemi "suddivisi in silos" migliora la visibilità e l'efficienza nell'individuazione e nella comunicazione dei potenziali malfunzionamenti.

 

Includere IoT

I dati IoT, come ad esempio le informazioni relative al meteo, i dati abilitati a RFID, le informazioni sul traffico e le informazioni provenienti da altri dispositivi e fonti possono incrementare e rafforzare la manutenzione predittiva. Ad esempio, le condizioni meteo possono influenzare le apparecchiature utilizzate all'aperto nelle coltivazioni o nella produzione di petrolio e gas, oppure gli strumenti di elevata precisione nei rami quali l'assistenza sanitaria e le biotecnologie. IoT, inoltre, permette di consolidare le informazioni provenienti da potenzialmente milioni di componenti delle apparecchiature. Ad esempio, il produttore di ascensori e scale mobili, KONE Corp., monitora e ottimizza da remoto la gestione di oltre 1,1 milioni di ascensori e scale mobili in edifici di tutto il mondo.

 

Analizzare dati di qualità

La possibilità di raccogliere e analizzare i dati sugli asset consente ad un'organizzazione di passare dalla manutenzione correttiva a quella predittiva. Le tecnologie di predictive analytics e AI come il machine learning possono essere applicate ad elevati volumi di dati operativi per offrire alle organizzazioni una comprensione più dettagliata e accurata delle prestazioni delle apparecchiature.

Anche la qualità e l'integrità dei dati analizzati sono importanti. Secondo IBM (PDF, 2,2 MB), "l'integrità dei dati degli asset è un fallimento spesso sottovalutato. Senza campi completati, o dati convalidati, l'analisi non è possibile. L'analisi dell'integrità dei campi di dati in aree critiche quali i registri degli asset, l'inventario degli elementi e il completamento del lavoro è fondamentale per supportare report analitici affidabili".

 

Focus sull'affidabilità e sull'efficienza

Facendo leva sui punti di forza della predictive analytics, gli ingegneri che si occupano dell'affidabilità possono creare modelli del ciclo di vita delle apparecchiature statisticamente validi, basati sui dati operativi e altri fattori. Questi modelli consentono loro di concentrarsi sui rischi critici che influenzano l'affidabilità operativa e la disponibilità.

Questa capacità, inoltre, consente anche lo sviluppo di una strategia di manutenzione in grado di migliorare l'efficienza: le analisi possono indicare che le attuali pianificazioni e prassi di manutenzione delle apparecchiature sono ideali e non è necessario apportare modifiche. Oppure, prescrivere un anticipo della manutenzione per evitare malfunzionamenti. Oppure, posticipare la manutenzione per evitare costi e sforzi inutili.

 

Risorse per la manutenzione predittiva

In che modo le tecnologie digitali stanno favorendo la rivoluzione delle operazioni

Un report di alto livello mostra il modo in cui i leader abbiano migliorato i risultati cambiando il modo di svolgere le operazioni, compresi gli investimenti su IoT, mobilità, cloud computing e analytics.

Leggi il report

 

Dare un senso allo spettro della gestione degli asset

Esplora lo spettro completo della gestione degli asset per prendere le scelte corrette, tra cui come iniziare in piccolo e crescere.

Leggi il blog

 

Connessioni intelligenti: Reinventare le aziende con l'IoT intelligente

Osserva la manutenzione predittiva e la gestione degli asset in un contesto più ampio e scopri come l'IoT sta cambiando le operazioni e i processi.

Leggi lo studio (PDF, 255 KB)

 

Visualizza altre risorse di supporto tecnologico

 

Case study

Hana Financial Group

Hana Financial Group ha lavorato direttamente con IBM Services in Corea per consolidare le infrastrutture e le risorse di 11 dei suoi affiliati, permettendo loro di assumere un approccio proattivo alla manutenzione e identificare i potenziali problemi prima che causino tempi di inattività.

Ulteriori informazioni

 

VE Commercial 
Vehicles Ltd.

VECV semplifica e rende più agile la copertura per il proprio ambiente multi-vendor in tutte le sedi, accelerando la risoluzione dei problemi, aumentando la produttività, incrementando la disponibilità e potenziando la business continuity per le sue operazioni IT.

Ulteriori informazioni

 

Prodotti in evidenza

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