Categorie: Beverage Food Predictive Maintenance

L’approccio tradizionale alla manutenzione è del tutto reattivo e tipicamente caratterizzato da azioni correttive che si attivano a seguito della segnalazione di eventuali malfunzionamenti da parte degli utilizzatori, o di ispezioni periodiche effettuate proprio per prevenire tali anomalie.

Grazie all’evoluzione tecnologica questo modello sta via via lasciando il posto ad approcci predittivi decisamente più innovativi (ed economici), che possono portare una serie di vantaggi concreti, soprattutto in ambito food & beverage, dove sono utilizzati agenti aggressivi e corrosivi. Da qui la presenza sempre più consolidata di sistemi automatizzati chiamati a manipolare una serie di prodotti con la massima efficienza, anche in condizioni sterili, mentre robot semplici da utilizzare, facili da configurare e dotati di diagnostica e gestione dati integrata permettono di rispondere in modo flessibile anche alla crescente riduzione delle produzioni di massa a favore di lotti più piccoli.

In quest’ottica, e grazie all’affermarsi dell’Internet of Things, la strada per una manutenzione proattiva basata sulla raccolta di dati provenienti dal campo è (o dovrebbe essere) all’ordine del giorno e permette di controllare in tempo (potenzialmente) reale l’operatività e, quindi, l’affidabilità di sistemi ed equipaggiamenti.

In tal senso, la manutenzione predittiva permette di ridurre sia i costi di gestione, sia il numero di interventi per manutenzione non previsti, nonché i costi e la frequenza delle riparazioni.

Bastano una serie di accorgimenti tecnici, che possono andare dall’adozione di semplici sensori di temperatura o di visualizzazione termica a misuratori di vibrazione, fino a soluzioni software complete e personalizzate per il monitoraggio delle condizioni di funzionamento e ambientali.

Da manutenere, infatti, non ci sono solo sistemi elettronici sufficientemente “intelligenti” da prevedere eventuali guasti con il supporto delle nuove tecnologie informatiche, ma anche sistemi meccanici ed elettromeccanici in cui l’usura gioca un ruolo determinante provocando, per esempio, tolleranze ridotte, elevati livelli di calore, movimenti rallentati e ulteriori guasti.

Il proliferare di Smart Connected Systems, capaci di condividere dati in tempo reale, ha permesso di raccogliere, elaborare e divulgare sin da subito i dati relativi all’effettivo funzionamento di macchine che, dotate di opportuni sensori, offrono - in combinazione con significative capacità di analisi, simulazione, estrapolazione prognostica e ottimizzazione - una vera e propria rivoluzione in ambito manutentivo e di supporto operativo, anche da remoto.

In altri termini, la manutenzione “intelligente” consente di ridurre significativamente i costi e di migliorare le performances prevedendo in maniera proattiva anomalie e avarie, massimizzando l’affidabilità e la disponibilità dei sistemi.

Abbinata a specifici modelli di simulazione, la manutenzione predittiva (creata combinando sistemi intelligenti e interconnessi) consente di incrementare la disponibilità delle macchine, ridurre i malfunzionamenti e i guasti, diminuire i costi operativi aumentando significativamente sia il ROI, sia i livelli di sicurezza.

Ciò detto, l’autodiagnostica richiede competenze nell’implementare tali approcci e nell’utilizzare le tecnologie a supporto degli strumenti di analisi e simulazione. Per esempio, è certamente vero che l’IoT sta facilitando molto la manutenzione integrata, dando la possibilità di ricavare e analizzare una grande mole di dati legati anche a impianti e infrastrutture complesse. Ma, senza le competenze legate proprio a queste forme di analytics, diventa arduo ricavare il massimo dalle nuove tecnologie.

In ballo, vale la pena ricordarlo, c’è il risparmio di ingenti somme di denaro altrimenti destinate ai costi di riparazione, se non proprio i mancati guadagni di un blocco della produzione.

In una prospettiva strategica operativa, quindi, la spesa per la manutenzione dovrebbe essere considerata la leva sia per creare un già citato ritorno dell’investimento più rapido, sia per incrementare l’Overall Equipment Effectiveness (ossia l’efficienza totale di un impianto) abbattendo i costi di riparazione, riducendo i costi indiretti e contribuendo alla realizzazione di prodotti di qualità migliore e più sostenibili.

Così orchestrata, la cosiddetta Smart Maintenance, o Manutenzione 4.0, consente agli operatori di beneficiare di uno strumento che permette di eseguire interventi di manutenzione in base all’effettivo comportamento di usura.

Solo così diventa possibile ottenere una maggiore trasparenza delle condizioni di impiego e di funzionamento dell’azionamento specifico, ma anche un aumento della disponibilità dell’intero sistema, una migliore pianificazione delle misure di manutenzione e una riduzione dell’approvvigionamento delle parti di ricambio.

In funzione della crescente dinamicità e complessità dei processi produttivi, la corretta conoscenza del comportamento di un sistema nel suo funzionamento effettivo offre, in definitiva, supporto agli operatori per evitare fermi macchina e ottimizzare i processi. Perché tutto ciò si realizzi servono software dotati di funzionalità integrate per i sistemi di azionamento utili sia ad aumentare la disponibilità dell’impianto evitando fermi macchina imprevisti, sia a consentire la programmazione di interventi di manutenzione in modo mirato. La semplicità d’uso dell’interfaccia software, la sua installazione intuitiva e un collegamento con una rete di assistenza possibilmente globale completano un quadro atto a pianificare in modo affidabile e competente gli interventi di manutenzione necessari, lasciando ai clienti la possibilità di concentrarsi sui loro processi “core”.

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