Manutenzione 4.0, un’opportunità di miglioramento dei processi

Tradizionalmente la manutenzione è definita come un insieme di attività tese a preservare nel tempo l’impianto o la macchina – più in generale una risorsa – mantenendo alti livelli di sicurezza per l’operatore unitamente agli aspetti di qualità, affidabilità ed efficienza. Tale definizione si sta modificando e, sempre di più, la manutenzione viene considerata una […]

Tradizionalmente la manutenzione è definita come un insieme di attività tese a preservare nel tempo l’impianto o la macchina – più in generale una risorsa – mantenendo alti livelli di sicurezza per l’operatore unitamente agli aspetti di qualità, affidabilità ed efficienza. Tale definizione si sta modificando e, sempre di più, la manutenzione viene considerata una ‘scien­za’ in quanto non è più limitata alla sostituzione di componenti macchina usurate, ma diviene parte della strategia produttiva e dell’ecosistema azien­dale, coadiuvata da potenti modelli matematici e statistici che supportano i manutentori nell’ado­zione di un nuovo punto di vista basato sui dati. Si parla infatti di “Data driven maintenance”. Il nuovo approccio considera, quindi, la manu­tenzione di un impianto come parte delle attività produttive, in quanto attraverso la corretta manu­tenzione degli impianti si riesce a creare la per­fetta sinergia nell’ecosistema composto da Asset- People-Process.

Nuova area d’innovazione

Quella della manutenzione è – all’interno delle cosiddette Smart factory – un’area di innovazio­ne su cui lavorare traendo importanti benefici. Grazie alla disponibilità di dati macchina oggettivi e raccolti in maniera robusta e affidabile e grazie a una serie di abilitatori digitali dai costi (oggi) asso­lutamente sostenibili, le politiche di manutenzione stanno evolvendo. Considerando la classica macro-divisione tra attivi­tà di manutenzione pianificate e non pianificate, alle prime possiamo associare i concetti di manutenzio­ne predittiva e manutenzione su condizione, fino ad arrivare al concetto di Design out maintenance; alle seconde possiamo associare tutte le nuove tecnolo­gie wearable e non, utili per reagire ai fermi macchi­na in tempi brevi, minimizzando i costi di intervento e massimizzando la qualità dell’esecuzione. È chiaro quindi che la bontà nell’applicazione di una o più politiche di manutenzione passa attra­verso la disponibilità di una serie di fattori che pos­sono essere interni o esterni all’organizzazione e fruiti, per esempio, sotto forma di servizio:

• dati macchina;
• manutentori esperti e/o dotati di strumen­ti digitali utili ad espandere velocemente le competenze;
• analisti e data scientist.

In generale la politica manutentiva migliore non è necessariamente la più complessa perché è legata al contesto produttivo.

Manutenzione su condizione

Tipicamente le politiche di manutenzione basate su tecniche predittive sono tra le più complesse da implementare, per cui è importante selezionare gli impianti in maniera opportuna tenendo in conside­razione l’effettivo tasso di machine down, il costo della mancata produzione, l’interrompibilità del servizio erogato, ecc. Questa tecnica si basa sul continuo monitoraggio del tasso di usura delle componenti critiche e, attraverso analisi predit­tive, determina la probabilità di rottura su un orizzonte temporale futuro di breve periodo. Tale tecnica è applicabile quando è possibile monitorare i livelli di usura delle componenti e quando ci sono tecnologie e processi adeguati a tracciare in maniera completa il ciclo di vita delle componenti usurabili.

Manutenzione predittiva

Questa è forse la politica di manutenzione che sottende la tecnica di elaborazione dati più so­fisticata. È una variante, ma più complessa, della manutenzione su condizione e si basa sull’osservazione di una serie di parametri e grandezze di impianto e sulla analisi statistica degli stessi, unitamente allo studio dei rappor­ti di causa ed effetto verificabili all’atto di un fermo impianto. La predizione è affidata a so­fisticati algoritmi che studiano i pattern dati e calcolano il rischio che uno specifico evento di fermo si possa verificare.  

Design out maintenance

In numerosi contesti l’affidabilità di un impian­to è assolutamente vitale. Oltre alle tecniche predittive, il miglior modo per evitare che una componente di impianto sia soggetta a rottura ripetuta nel tempo, consiste nella possibilità di riprogettare quella componente per esempio va­riandone le geometrie, il materiale, il posiziona­mento, ecc.

Supporto alle attività manutentive

A prescindere dalla politica adottata, qualsiasi attività manutentiva prevede una fase esecutiva per la sostituzione delle componenti usurate. Tale fase può celare notevoli complessità anche per un manutentore esperto a causa dei seguenti aspetti:

• smontaggio e rimontaggio complesso di parti dell’impianto, da eseguirsi con strumenta­zione ad hoc e seguendo precise procedure operative anche in funzione delle normative di sicurezza vigenti;
• attività non rutinarie: tale aspetto è ricorrente quando le attività di manutenzione sono affi­date a ‘personale interno’ con skill trasversali (per esempio manutentore che interviene su numerosi impianti con tecnologie diverse) o quando si interviene su componenti dal ciclo di vita utile particolarmente lungo.

Le Smart factory iniziano a inglobare una se­rie di tecnologie che supportano gli operatori nell’esecuzione delle attività di manutenzione attraverso:

• tecnologie indossabili (wearable);
• accesso real time a dati macchina e a dati ge­stionali;
• sensoristica macchina e ambientale.
• tecnologie per il controllo dell’esecuzione.

I benefici della manutenzione innovativa

Oltre agli aspetti operativi e opportunistici, uno dei grandi benefici ottenibili dall’adozione di una poli­tica di manutenzione innovativa è quello legato alla riduzione dei costi end to end. Spostando le attività manutentive da una logica non pianificata a una pianificata, si ottiene il grande be­neficio di non dover più lavorare in emergenza per ri­solvere un fermo macchina; al contrario, si ha la possibilità di gestire sinergie tra attività diverse da fare sullo stesso impianto o di eseguire la stessa attività su numerosi impianti gemelli. La programmazione delle attività quindi generalmente comporta un van­taggio in termini di costo e in termini di ‘riduzione del disservizio’ per la fabbrica. La pianificazione degli interventi impatta positiva­mente anche sugli aspetti di stoccaggio dei ricambi: molte aziende hanno elevati margini di miglioramen­to nella gestione dei livelli di stock e dei relativi costi; viceversa, sapere quando un impianto sarà oggetto di manutenzione, contribuisce a tenere bassi i livelli di scorta dei ricambi acquistati. La scelta delle corrette politiche di manutenzione e l’adozione di strumenti digitali innovativi rappresentano per le aziende impor­tanti leve per ottenere benefici economici e migliorare l’efficientamento, senza rinunciare agli aspetti di sicu­rezza e qualità che sono da ritenersi imprescindibili e spesso differenzianti anche nel mercato. Attraverso l’analisi di indicatori di performance, come per esempio l’Overall Equipment Effectiveness (OEE) o il Total Effective Equipment Performance (TEEP) è valutabile la saturazione degli impianti e supportare i manager nel liberare capacità produttiva, contri­buendo all’abbattimento dei costi di fabbrica. Grazie alla connettività degli impianti, ai nuovi profili professionali, alla capacità di raccogliere ed elabo­rare dati in tempo reale e per merito dei numero­si ausili digitali, oggi la manutenzione non è più da considerarsi ‘un costo necessario’ ma è diventata un’opportunità di miglioramento ed efficientamento dei processi produttivi e degli impianti tecnologici.

Categoria: Fabbrica

Tag: Industria 4.0, Dati, Manutenzione, Fabbrica Futuro, Efficienza