Cos’è la manutenzione preventiva?

I problemi nel settore industriale dipendono in larga misura dalla regolare manutenzione programmata, che consente di rimanere pienamente produttivi ed evitare costosi guasti meccanici che fanno perdere tempo.
 
Il termine "manutenzione preventiva" copre un'ampia gamma di attività previste e di attività generali. Ogni componente di produzione all'interno di un sistema richiederà un certo livello di manutenzione regolare e, in genere, quell'apparecchiatura dovrà almeno essere pulita e lubrificata. In altre situazioni, potrebbe essere necessaria una manutenzione più estesa, che comporta un serio ricondizionamento, la riparazione o addirittura la sostituzione di alcune parti.
 
A un livello superiore, la manutenzione preventiva implica anche la manutenzione dell'impianto fisico che ospita i vari sistemi di produzione. Le attività generali associate a questo tipo di manutenzione preventiva includono la garanzia che il sistema HVAC sia in buone condizioni di funzionamento, che tutti gli impianti elettrici funzionino e siano conformi agli standard normativi e che tutta l'illuminazione necessaria funzioni correttamente.

Spesso la manutenzione preventiva e la manutenzione predittiva sono viste come entità completamente distinte. Purtroppo, questo tentativo di inquadrare la relazione in termini semplici di manutenzione preventiva e manutenzione predittiva non tiene conto di un punto chiave.
 
Di fatto, la manutenzione predittiva è una forma più evoluta della manutenzione preventiva. Entrambe cercano di anticipare e prevenire in modo proattivo i guasti meccanici. Tuttavia, la manutenzione predittiva è una forma molto più avanzata di questo concetto.
 
Prendiamo come esempio una singola attrezzatura industriale. Se applicassimo la manutenzione preventiva a questa apparecchiatura, potremmo utilizzare informazioni generali su quella marca e modello di macchina per formulare stime approssimative sui tempi in cui dovrebbe essere effettuata la manutenzione regolare. Sapremmo approssimativamente quando dovrebbe avvenire la manutenzione.
 
La manutenzione predittiva, invece, è molto più precisa e, per questo, richiede un numero di dati sostanzialmente maggiore. Le informazioni sul ciclo di vita previsto di quel modello di apparecchiatura vengono abbinate ai dati storici sulle prestazioni di quella particolare unità. Una volta in possesso di questi dati aggiuntivi, i modelli di manutenzione predittiva possono fornire efficaci previsioni che consentono agli operatori di sapere con certezza quando si verificheranno guasti al sistema. 
 
Poiché le riparazioni programmate tramite manutenzione predittiva avvengono esattamente prima che siano necessarie (e non secondo un calendario generale), non vengono quindi effettuate riparazioni non necessarie, il che riduce i budget per la manutenzione. 
 
La manutenzione predittiva diventa ancora più efficace se abbinata all'IoT. Poiché i macchinari generano aggiornamenti costanti sulle loro attività e condizioni, i modelli di manutenzione predittiva stanno ora ricevendo l'abbondanza di dati di cui necessitano per generare previsioni di manutenzione fondamentali.

Un aspetto fondamentale differenzia la manutenzione preventiva dalla manutenzione reattiva: le tempistiche. La manutenzione reattiva adotta una politica «run-to-fail» in base alla quale la manutenzione non avviene finché un'apparecchiatura non smette effettivamente di funzionare. A quel punto, la riparazione necessaria deve essere eseguita il prima possibile. Al contrario, la manutenzione preventiva cerca di anticipare i guasti delle apparecchiature e di adottare azioni correttive prima che si verifichi un guasto meccanico.
 
Il metodo selezionato, manutenzione preventiva o manutenzione reattiva, non avrebbe molta importanza se non fosse che la manutenzione reattiva può facilmente rivelarsi molto più costosa della manutenzione preventiva. Si può prendere come esempio l'analogia della manutenzione dell'auto, dove ignorando i regolari tagliandi si rischia magari un catastrofico guasto multisistema che all'improvviso richiede riparazioni importanti e costose.
 
Sebbene l'adozione di misure di manutenzione preventiva richieda un budget per le attività di assistenza regolare e possa implicare l'adozione di un sistema computerizzato di gestione della manutenzione (CMMS), in un ambiente industriale di solito ne vale la pena, soprattutto perché quando un'attività industriale è inattiva per riparazioni non programmate, ciò può causare rapidamente lo stallo della produzione o addirittura la perdita di ricavi.

Sempre più spesso, l'implementazione di tecnologie di AI e IoT nelle attività industriali ha portato a una continua ottimizzazione delle risorse e delle operazioni. Dal punto di vista della valutazione del futuro della manutenzione preventiva, è chiaro che l'uso del monitoraggio remoto e della modellazione analitica abbia già portato a una netta riduzione della quantità di risorse destinate all'esecuzione delle attività di manutenzione preventiva. 

Dal punto di vista delle risorse, un'acquisizione e un'analisi dei dati più estese, rese possibili dalle attuali soluzioni AI e IoT, hanno consentito ai produttori di ottenere dati preziosi che hanno migliorato l'affidabilità delle loro operazioni e dei loro prodotti. La totale comprensione della qualità delle risorse implementate nella propria attività promuove nuove strategie per il ciclo di vita degli asset, in grado di rimuovere le risorse con scarse prestazioni e, in ultima analisi, ridurre i tempi di inattività e i costi.