Che cos'è la manutenzione proattiva?

Le organizzazioni che implementano strategie di manutenzione proattiva tipicamente combinano aspetti di diverse filosofie di manutenzione degli asset in un unico approccio che soddisfa le proprie esigenze.

Le strategie di manutenzione proattiva efficaci iniziano con piani di manutenzione dettagliati che si basano su dati storici. Gli asset vengono poi prioritizzati in base a quanto la loro funzionalità sia critica per i processi del core business e a quanto sia probabile che il loro fallimento causi tempi di inattività non pianificati.

Questo approccio moderno e basato sui dati aiuta i team a identificare le potenziali cause di guasti dell'attrezzatura prima che in passato e a intervenire prima che siano necessarie costose riparazioni di emergenza.

In genere, i programmi di manutenzione proattiva si basano su un sistema computerizzato di gestione della manutenzione (CMMS), una soluzione software che crea workflow digitali, automatizza gli ordini di lavoro e aumenta il tempo di attività degli asset.

I programmi di manutenzione proattiva di successo si basano in genere su quattro funzionalità fondamentali:

• Condition monitoring: il condition monitoring (CM) è un approccio alla manutenzione degli asset che si basa su dati in tempo reale per valutare lo stato di salute degli asset ed eseguire la manutenzione basata sulle condizioni per prevenire guasti. Tipicamente, il CM comporta la raccolta continua di dati da sensori IoT che sono stati fissati a varie parti e componenti dell'asset. Questi sensori possono rilevare anomalie nei livelli di pressione, temperatura e vibrazione. Il CM è uno strumento critico per identificare potenziali problemi e risolverli prima che causino guasti all'attrezzatura.
• Analytics predittiva: l'analytics predittiva è la pratica di analizzare i dati storici relativi alle prestazioni e allo stato di salute degli asset. Successivamente confronta queste informazioni con i dati in tempo reale raccolti dai sensori IoT. Utilizzando algoritmi di machine learning (ML), gli strumenti di manutenzione predittiva possono aiutare i team di manutenzione a individuare tendenze nelle prestazioni degli asset che indicano problemi prima che diventino catastrofici. L'analytics predittiva aiuta i team di manutenzione a mantenere gli asset in modo da minimizzare compiti di manutenzione non necessari, ottimizzando al contempo le prestazioni e prolungando i cicli di vita degli asset.
• Analisi della causa principale: anche con le tattiche di manutenzione proattiva più avanzate, si verificano guasti agli asset. Quando succede, l'analisi della causa principale (RCA) – la pratica di identificare la causa principale di un asset, anziché concentrarsi sui sintomi – è critica per prevenire le interruzioni future. Isolando e risolvendo la causa principale di un guasto all'attrezzatura, i team di manutenzione possono prevenire che lo stesso problema si ripresenti, spesso portando a un miglioramento continuo delle loro pratiche complessive di manutenzione.
• Sistema di gestione della manutenzione computerizzato (CMMS): un CMMS è una piattaforma software che automatizza e migliora le operazioni di manutenzione principali di un'organizzazione. Strumenti CMMS moderni e avanzati aiutano le organizzazioni ad applicare tutte le tecnologie all'avanguardia ai loro programmi di manutenzione degli asset in modo completo. Un CMMS solido può monitorare la localizzazione, lo stato di salute e le prestazioni degli asset. Può automatizzare ordini di lavoro e gestire complesse attività di manutenzione. Monitora inoltre indicatori chiave di prestazioni (KPI) come il tempo di attività e i costi di manutenzione.

Le organizzazioni si affidano tipicamente a cinque tipi fondamentali di manutenzione proattiva, mescolando elementi di ciascuno finché non trovano la combinazione giusta per il loro approccio di manutenzione. Diamo uno sguardo più da vicino a ciascuno.

La manutenzione preventiva è un approccio alla manutenzione degli asset che si concentra sulla prevenzione dei guasti alle attrezzature, effettuando una manutenzione proattiva degli asset prima che le parti si deteriorino o si rompano.

La pianificazione della manutenzione preventiva è critica per i programmi di manutenzione proattivi, permettendo ai team di manutenzione di programmare in modo più efficiente le attività di manutenzione di routine come pulizia e lubrificazione.

Stabilendo un rigoroso programma di manutenzione preventiva basato sugli insight del CM e sull'analytics predittiva, i programmi di manutenzione proattivi aiutano a prevenire guasti imprevisti degli asset e tempi di inattività non pianificati.

La manutenzione predittiva è un tipo di manutenzione proattiva che si basa su analytics predittiva e machine learning. Utilizza i dati raccolti dai sensori IoT per prevedere quando attrezzature, parti o componenti potrebbero guastarsi.

La manutenzione predittiva è un approccio prevalentemente basato sui dati per la manutenzione degli asset, che consente ai tecnici di riparare gli asset in modo da evitare guasti catastrofici e tempi di inattività non pianificati.

La manutenzione basata sulle condizioni (CBM) combina aspetti della manutenzione preventiva e della manutenzione predittiva programmando le attività di manutenzione quando vengono superate soglie predefinite per la condizione dell'asset.

Ad esempio, un team di tecnici che lavora con CBM monitorerebbe vari aspetti di un asset. Configurerebbe il proprio CMMS per attivare un ordine di lavoro quando un sensore IoT raggiunge una determinata temperatura, un livello di lubrificazione o una frequenza di vibrazione. Questo approccio aiuta a ottimizzare l'allocazione delle risorse e a dare priorità alle attività di manutenzione dove sono più necessarie.

La manutenzione incentrata sull'affidabilità (RCM) è un approccio di manutenzione che si concentra sull'affidabilità complessiva di un asset, integrando tattiche di manutenzione predittiva e preventiva nella sua manutenzione per minimizzare la probabilità di guasto dell'asset.

Tipicamente, l'RCM si allinea più strettamente con le priorità operative aziendali come costi e allocazione delle risorse rispetto ad altri approcci di manutenzione proattiva. Di conseguenza, aiuta i team a concentrarsi sul mantenimento degli asset critici essenziali per la funzionalità aziendale.

La manutenzione automatizzata, nota anche come manutenzione abilitata dall'IoT, è la forma tecnologicamente più avanzata di manutenzione proattiva. Si basa fortemente su nuove tecnologie come l'intelligenza artificiale (AI), l'ML e l'IoT per le sue funzionalità principali.

Gli approcci di manutenzione automatizzata utilizzano l'integrazione in tempo reale dei dati e l'automazione dei workflow tramite AI da un CMMS centralizzato per gestire più asset senza interventi manuali. Sebbene siano ancora nuovi, gli approcci alla manutenzione automatizzata hanno già dimostrato di snellire in modo significativo i processi di manutenzione, di stabilire pratiche più efficaci dal punto di vista dei costi e di aumentare l'efficienza operativa.

Le aziende si rivolgono a strategie di manutenzione proattive per vari motivi. Di solito cercano di utilizzare strumenti e tecnologie digitali moderne per aumentare l'efficienza operativa.

Ecco uno sguardo ad alcuni dei benefici più comuni dell'implementazione di una strategia di manutenzione proattiva efficace:

• Tempi di inattività ridotti: le aziende che applicano una manutenzione proattiva efficace possono rilevare prima potenziali problemi e risolverli prima che si traducano in costosi guasti. Secondo un recente rapporto, il costo orario medio dei tempi di inattività supera i 300.000 USD per la maggior parte delle aziende e può arrivare fino a 5 milioni di USD per alcune.¹
• Costi di manutenzione inferiori: sebbene le strategie di manutenzione proattiva richiedano un investimento iniziale significativo in tecnologia per decollare, aiutano i team di manutenzione a ridurre il costo complessivo delle loro attività di manutenzione nel tempo. Affidarsi alle tecnologie più recenti e alle tecniche per riparare gli asset critici per il business prima che si rompano aiuta a prolungare la vita degli asset, migliorare le prestazioni degli asset e ridurre la probabilità di tempo di inattività non pianificate.
• Aumento dell'affidabilità: l'aumento dell'affidabilità dell'attrezzatura è uno dei risultati più importanti di qualsiasi programma di manutenzione. Le strategie di manutenzione proattive aiutano i team di manutenzione a ridurre i malfunzionamenti e ad aumentare la funzionalità degli asset nel tempo, rendendo gli asset su cui un'organizzazione si basa per i suoi core business più performanti e affidabili.
• Maggiore sicurezza: l'adozione di un approccio proattivo alla manutenzione non solo migliora le prestazioni e la funzionalità degli asset, ma riduce anche notevolmente la probabilità che i lavoratori si feriscano durante le ispezioni regolari e le attività di manutenzione ordinaria. Quando le tecniche predittive e preventive vengono incorporate nei programmi di gestione degli asset, è meno probabile che gli asset si guastino in modo da causare una situazione pericolosa per i tecnici.
• Workflow migliorati: affidarsi a un CMMS per centralizzare i dati di manutenzione, eseguire la manutenzione pianificata e automatizzare gli ordini di lavoro aiuta a standardizzare gli sforzi di manutenzione e a migliorare i workflow complessivi per i programmi di manutenzione. Evolvere le procedure di manutenzione da processi manuali e obsoleti a processi automatizzati e snelli aiuta ad aumentare l'efficienza amministrativa e a ridurre la probabilità di errori umani.
• Processo decisionale basato sui dati: i sensori IoT consentono alle organizzazioni di ottenere visibilità sulle prestazioni degli asset in tempo reale e di confrontarle con i dati storici. Con un CMMS e una strategia di manutenzione proattiva, i responsabili della manutenzione possono utilizzare le metriche per sviluppare piani di manutenzione più informati e completi per gli asset critici. Possono anche programmare le riparazioni per allinearsi alle esigenze aziendali e supportare lo stato di salute generale degli asset.
• Maggiore durata di vita degli asset: le strategie di manutenzione proattiva contribuiscono a prolungare la durata di vita degli asset, definendo piani di manutenzione rigorosi e basati sui dati per la loro conservazione e monitorando meticolosamente il loro stato di salute con dati in tempo reale. Nel tempo, questo approccio aiuta le organizzazioni ad aumentare i risparmi di capitale e a ottenere un maggiore ritorno sugli investimenti in asset fisici.

La manutenzione proattiva aiuta le organizzazioni di tutte le dimensioni e di una vasta gamma di settori a trasformare approcci di manutenzione obsoleti in approcci più nuovi, basati sui dati e tecnologicamente avanzati.

Ecco uno sguardo a come cinque diversi settori industriali utilizzano le pratiche di manutenzione proattiva.

Il settore della produzione si basa fortemente su asset grandi e costosi che automatizzano processi complessi, come quelli che trasformano materie prime in prodotti finiti come acciaio, tessuti e prodotti farmaceutici.

Le procedure di manutenzione proattiva gestite su piattaforme CMMS avanzate possono raccogliere e analizzare istantaneamente i dati provenienti dai sensori IoT. Possono inoltre avvisare i team di manutenzione quando i livelli di vibrazione o le temperature dell'attrezzatura superano le soglie preimpostate, attivando un ordine di lavoro.

Le compagnie elettriche si affidano alla manutenzione basata sulle condizioni per monitorare temperatura, pressione e altri aspetti della salute e delle prestazioni degli asset nelle turbine eoliche e nelle dighe idroelettriche.

La manutenzione di asset grandi e costosi come turbine e dighe è più sicura ed efficiente grazie ai moderni strumenti CMMS che rilevano le deviazioni nelle metriche delle prestazioni e assegnano automaticamente i tecnici.

Con l'aumento della velocità dei treni e la complessità dei loro sistemi di controllo, la manutenzione predittiva svolge un ruolo chiave nel mantenere la sicurezza dei passeggeri. Analizza i dati dei sensori IoT in tempo reale provenienti da componenti ferroviari e attrezzature ferroviarie e li confronta continuamente con dati storici.

Questo nuovo approccio basato sui dati per la manutenzione e la gestione dei vagoni ferroviari sulle vaste reti ferroviarie su cui viaggiano aiuta a ridurre le interruzioni, migliorare le procedure di sicurezza e aumentare i tempi di attività degli asset.

I programmi di manutenzione preventiva per la manutenzione degli edifici stanno aiutando i responsabili delle strutture a prendere decisioni più informate su come ispezionare e mantenere una vasta gamma di asset complessi. Questi asset includono sistemi di riscaldamento, ventilazione e condizionamento (HVAC), ascensori e magazzini.

Le attività di manutenzione aiutano i tecnici a effettuare ispezioni regolari degli asset e sostituire le parti critiche prima che causino guasti alle attrezzature, rendendo le strutture più sicure e confortevoli per gli occupanti.

Piattaforme CMMS avanzate e altri strumenti di manutenzione proattiva stanno trasformando la produzione intelligente (SM), che utilizza tecnologie integrate in processi produttivi complessi.

Un CMMS che traccia una macchina di produzione intelligente può individuare quando le sue prestazioni si discostano dai parametri preimpostati e programmare automaticamente la sostituzione di una parte o di un componente. L'automazione sta contribuendo a ridurre gli errori umani e a semplificare i workflow complessi a livello aziendale nel landscape della manutenzione della produzione intelligente.