Il modello olistico per la manutenzione

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SCARICA IL WHITE PAPER GRATUITO E APPROFONDISCI IL NUOVO APPROCCIO ALLA MANUTENZIONE DELLE MACCHINE ROTANTI

Le macchine sono fondamentali nei processi di produzione industriale. Ma, per quanto ben progettate, guasti e difetti sono spesso all’ordine del giorno: i malfunzionamenti, si sa, comportano fermi macchina, periodi di inattività e ovviamente uno spreco di denaro. Tutto questo riguarda anche le macchine rotanti, che si caratterizzano da forti pressioni ed elevata potenza di rotazione e la cui affidabilità, che passa per il giusto allineamento e bilanciamento, è indispensabile per garantire il pieno regime della produzione. Negli anni si sono susseguiti vari modelli di manutenzione: da quella reattiva (che risolve un problema nel momento in cui si presenta), a quella preventiva (che prevede una pulizia periodica e la sostituzione di consumabili prima che questi possano rovinarsi). Ma se la prima deve fare i conti con gli imprevedibili momenti di fermo macchina, la seconda rischia di generare ulteriori costi, perché può accadere che i pezzi siano sostituiti anche quando non è necessario. Ecco perché si è fatta spazio una nuova modalità di cura per i macchinari: la manutenzione predittiva. In questo caso la manutenzione passa dalle azioni di monitoraggio degli operatori che non solo sono in grado di prevenire malfunzionamenti, ma anche proprio di predirli, grazie all’utilizzo di sensori e dell’Intelligenza Artificiale (per esempio le interfacce di Industrial Internet of Things). Si tratta di strategie che consentono di effettuare riparazioni e sostituzioni prima che si verifichi l’anomalia e solo se necessario. Le allerte rapide, il monitoraggio delle condizioni e l’eliminazione delle cause principali dei guasti possono garantire la massima durata delle macchine. Per raggiungere questo obiettivo l’approccio che si fa strada è il modello olistico che, grazie alla personalizzazione, ottimizza tutto il processo manutentivo.

Categoria: Fabbrica, Tecnologia per la produzione

Tag: produzione, predittività, tecnologia, Intelligenza artificiale