Che cos'è l'affidabilità degli asset?

Quando un asset critico come un costoso macchinario o un'infrastruttura si rompe inaspettatamente, influisce sui clienti e può costare milioni alle aziende. Per avere successo, le aziende devono avere una visibilità chiara e in tempo reale sulle condizioni dei propri asset e un piano per mantenerli sempre funzionanti ed effettuare riparazioni rapidamente in caso di problemi. Le aziende sono costantemente alla ricerca di nuovi modi per ottimizzare le prestazioni, aumentare l'affidabilità e prolungare la durata degli asset, il tutto senza aggiungere costi superflui.

Ecco perché l'affidabilità degli asset è una componente così fondamentale della strategia aziendale. Prima di addentrarci nell'argomento, diamo un'occhiata ad alcuni termini rilevanti.

Il termine "asset" può riferirsi a beni sia fisici che non fisici che le aziende possiedono e utilizzano per creare valore. Alcuni esempi di asset fisici includono macchinari, fabbriche, forniture per ufficio, impianti di produzione, linee di assemblaggio, flotte di veicoli, edifici e infrastrutture civili. Esempi di asset non materiali includono software, proprietà intellettuale, marchi e brevetti.

L'affidabilità degli asset è la sua capacità di funzionare in determinate condizioni in un determinato periodo senza guasti. Per essere considerato "affidabile", un asset deve funzionare a un certo livello e soddisfare tutti i requisiti normativi relativi alle sue operazioni.

I termini affidabilità e disponibilità dell'asset sono facili da confondere, ma ci sono diverse differenze fondamentali che vale la pena sottolineare. In primo luogo, la disponibilità misura la capacità operativa di un asset nel tempo o, in altre parole, per quanto tempo un'attrezzatura può svolgere con successo le attività associate alle sue operazioni. L'affidabilità, invece, si riferisce alla capacità di un asset di funzionare senza tempi di inattività o interruzioni in determinate condizioni. Un asset è considerato "affidabile" solo quando funziona senza arresti imprevisti per effettuare le riparazioni necessarie.

Sebbene l'affidabilità e la disponibilità siano entrambe misurate in percentuali, è possibile, addirittura probabile, che questi valori differiscano anche quando si riferiscono alla stessa attrezzatura. Ad esempio, un pezzo di attrezzatura che funziona al 100% di affidabilità potrebbe essere disponibile solo al 90% se il 10% del tempo è stato utilizzato per eseguire la manutenzione critica e pianificata necessaria per mantenerla in funzione.

Per adottare un approccio proattivo all'affidabilità degli asset, i responsabili della manutenzione si affidano a due metriche ampiamente utilizzate: il tempo medio tra i guasti (MTBF) e il tempo medio di riparazione (MTTR). Entrambi i KPI aiutano a prevedere le prestazioni degli asset e aiutano i manager a pianificare la manutenzione preventiva e predittiva. Innanzitutto, diamo un'occhiata a MTBF e MTTR.

Sia l'MTBF che l'MTBR possono essere calcolati utilizzando semplici formule matematiche. Ecco la formula che i tecnici usano per calcolare l'MTBF: 

MTBF = Tempo di funzionamento totale / Numero di guasti in un determinato periodo di tempo

Ad esempio, se un'attrezzatura viene utilizzata per 20.000 ore e si guasta 5 volte durante quel periodo, il suo MTBF sarebbe di 20.000 ore / 5 guasti = 4.000 ore. In altre parole, si può prevedere che questa attrezzatura si guasti ogni 4.000 ore. Grazie a queste informazioni, gli operatori possono pianificare le attività di manutenzione per garantire che l'attrezzatura non si rompa inaspettatamente, con conseguenti costosi tempi di inattività.

Sebbene conoscere l'MTBF di un asset sia fondamentale per mantenerlo performante ai massimi livelli, non aiuta gli operatori a determinare quanto tempo avranno bisogno per ripararlo. È qui che entra in gioco l'AI. Per calcolare l'MTTR, gli operatori devono prima sapere quanto tempo è necessario per eseguire le seguenti attività su un asset:

• Avvisare i team di manutenzione degli asset
• Lasciar raffreddare l'attrezzatura rotta prima che possa essere toccata
• Eseguire le riparazioni e rimontare tutti gli elementi necessari
• Testare accuratamente l'attrezzatura prima di riavviare la produzione

Ecco le formule matematiche utilizzate dagli operatori per calcolare l'MTTR:

MTTR = Tempo di inattività totale/Numero totale di guasti in un periodo specifico

Ad esempio, se nel corso di un anno un sistema si guasta 10 volte, con un totale di 20 ore di tempo di inattività, il suo MTTR sarebbe: 20 ore / 10 riparazioni = 2 ore. In altre parole, ogni volta che si rompe un pezzo di attrezzatura, ci vogliono in media 2 ore per ripararlo.

Come l'MTBF, l'MTTR viene utilizzato per determinare l'affidabilità degli asset e, più nello specifico, per consentire agli operatori di misurare l'efficienza dei loro programmi di manutenzione e di apportare modifiche ove necessario.

Sia la manutenzione preventiva che la manutenzione predittiva sono strategie utilizzate dai dirigenti aziendali per aumentare l'affidabilità degli asset.

La manutenzione si basa sul condition monitoring per aiutare i manager a pianificare le riparazioni e il tempo di inattività degli asset in modo strategico e ridurre al minimo l'impatto sull'attività complessiva. La manutenzione predittiva porta le capacità della manutenzione preventiva a un livello superiore. I sensori raccolgono dati in tempo reale che vengono poi inseriti in un sistema di Enterprise Asset Management (EAM) o in un computerized maintenance management system (CMMS), in cui strumenti e processi di analisi dei dati potenziati dall'AI come il machine learning (ML) individuano i problemi e aiutano a risolverli. Queste informazioni vengono poi utilizzate per creare modelli predittivi delle prestazioni di un asset nel tempo e aiutare a individuare i potenziali problemi prima che si verifichino.

Uno dei modi in cui i responsabili della manutenzione migliorano l'analisi predittiva per aumentare l'affidabilità degli asset è attraverso la creazione di un gemello digitale.

Tecnologia dei gemelli digitali

La tecnologia di gemelli digitali consente di creare la rappresentazione virtuale di un asset che copre il suo intero ciclo di vita, ed è soggetta alle stesse condizioni dell'asset reale. I gemelli digitali utilizzano dati in tempo reale, simulazioni e machine learning per aiutare i decisori nella gestione delle loro risorse più critiche.

I gemelli digitali possono essere creati per asset esotici, come i veicoli spaziali con equipaggio, o per quelli più comuni, come una turbina eolica. Come nell'analisi predittiva, i sensori collegati all'oggetto fisico raccolgono dati dal mondo reale che vengono poi mappati su un modello virtuale. Monitorando il gemello digitale dell'asset, i manager possono ottenere insight cruciali su come l'asset sta reagendo al suo ambiente e sviluppare strategie per migliorarne l'affidabilità.

I dirigenti aziendali sanno quanto sia importante avere una comprensione approfondita del momento in cui i loro asset rischiano il malfunzionamento, in modo da poter agire immediatamente per ridurre il rischio per le operazioni aziendali complessive. L'asset performance management, o APM, aiuta i decisori a migliorare gli insight sulla gestione degli asset con funzionalità di automazione, analytics e intelligenza artificiale (AI).

Attraverso il monitoraggio remoto basato sull'AI, l'analisi della causa principale, la failure mode analysus (FMEA), la computer vision e la manutenzione predittiva, l'APM consente alle aziende moderne di ridurre i lavori di riparazione non pianificati, gestire i rischi, estendere i cicli di vita degli asset e aumentare la redditività.

Enterprise Asset Management (EAM) e CMMS

L'Enterprise Asset Management (EAM) è un sistema di gestione degli asset che combina software e servizi per aiutare le organizzazioni a mantenere, controllare e ottimizzare la qualità degli asset operativi durante tutto il loro ciclo di vita. Con la quantità di dati generati tramite IoT, i responsabili della manutenzione fanno sempre più affidamento sui software di gestione e sull'analisi dei dati potenziata dall'AI per prendere decisioni più informate. L'obiettivo dell'EAM è sempre migliorare l'affidabilità dell'attrezzatura, aumentare il tempo di attività produttiva e ridurre i costi operativi.

Molte iniziative EAM funzionano in tandem con un computerized maintenance management system (CMMS) per aiutare i reparti di manutenzione a centralizzare le informazioni vitali sugli asset. Un CMMS indica ai responsabili della manutenzione dove si trova un asset, che tipo di servizi o riparazioni richiede e chi dovrebbe eseguirli. Un CMMS efficace può migliorare la pianificazione della manutenzione, rendendo le informazioni su un asset immediatamente accessibili e verificabili.

L'affidabilità degli asset offre alle aziende moderne tranquillità quando si tratta delle loro risorse più preziose. Implementando le tecnologie più all'avanguardia disponibili, insieme a rigorose strategie di gestione della manutenzione e al rispetto di metriche chiave come MTBF e MTTR, le aziende possono ridurre i costi, aumentare l'affidabilità degli asset e massimizzare il ritorno sull'investimento (ROI) negli asset più preziosi.

I benefici dell'affidabilità degli asset includono quanto segue:

• Aumento del tempo di attività: avere una buona affidabilità degli asset significa che gli asset con le migliori prestazioni funzionano ai massimi livelli più a lungo senza aumentare il rischio di guasti. Eseguendo la manutenzione preventiva e la manutenzione predittiva come parte di una strategia di manutenzione, le aziende possono ridurre il numero e la frequenza dei guasti.
• Costi ridotti: quando l'affidabilità degli asset migliora, i costi della manodopera di manutenzione, dell'inventario e del capitale circolante diminuiscono. Niente di più facile. I programmi di affidabilità aiutano i manager a pianificare strategicamente i tempi di inattività e a eseguire le riparazioni solo quando l'impatto sulla continuità aziendale può essere ridotto al minimo.
• Miglioramento della sicurezza dei lavoratori: un altro vantaggio dell'affidabilità degli asset è il miglioramento delle condizioni del posto di lavoro per gli addetti alla manutenzione. Riducendo la probabilità di guasti dell'attrezzatura, i posti di lavoro evitano incidenti e lesioni associati a guasti imprevisti.
• Gestione degli asset più intelligente: il monitoraggio continuo degli asset attraverso un approccio EAM o APM per migliorare l'affidabilità genera insight sugli stati attuali e futuri (previsti) che migliorano le capacità di processo decisionale dei responsabili di manutenzione.

L'affidabilità degli asset dipende da un approccio forte e coordinato alla loro gestione che incorpori le più recenti soluzioni tecnologiche disponibili. IBM® Maximo Application Suite è una piattaforma completamente integrata che aiuta le aziende a migliorare l'affidabilità degli asset attraverso migliori operazioni di manutenzione.

IBM Maximo consente l'evoluzione della manutenzione programmata basata sul tempo verso una manutenzione predittiva basata sulle condizioni, informata dagli insight in tempo reale. IBM Maximo ha una comprovata esperienza nell'aiutare le aziende a migliorare le prestazioni degli asset, estenderne la durata e ridurre costi e tempi di inattività.