Come i dati possono migliorare le operazioni di manutenzione

Nel nostro mondo sovraccarico di informazioni, è sorprendente quanto poche delle nostre decisioni relative alla manutenzione siano basate su dati di qualità. Molti produttori operano ancora in una modalità di manutenzione reattiva – intervenendo sulle apparecchiature solo quando non funzionano correttamente – o si affidano all’intuizione di manager e tecnici esperti della manutenzione, che lavorano basandosi sulla loro esperienza.

La realtà è che il nostro mercato continuerà a diventare sempre più competitivo e l’unico modo per stare al passo con i nuovi business sarà quello di fare molto più affidamento su dati accurati, per ottimizzare i vari aspetti delle operazioni di manutenzione. Questo significa un rapido passaggio dalla manutenzione reattiva a strategie di manutenzione proattiva e predittiva, che si basano su strumenti di analisi per ottenere dati accurati e di alta qualità.

Gli strumenti di analisi dei dati più avanzati sono inutili se le informazioni che stanno analizzando sono incomplete o semplicemente errate.

È possibile migliorare l’accuratezza e la qualità dei dati in due modi. Innanzitutto, i moderni sensori e i dispositivi Internet of Things (IoT) possono raccogliere informazioni in tempo reale sulle condizioni delle apparecchiature. In secondo luogo, i tecnici devono comprendere l’importanza di registrare con chiarezza le operazioni di manutenzione eseguite. Quest’ultima attività, che rappresentare la parte più impegnativa della raccolta di dati di qualità, spesso richiede un cambiamento culturale da parte di tutti gli utenti coinvolti.

I dati raccolti dovrebbero includere i parametri prestazionali delle apparecchiature, registri storici di manutenzione, letture di sensori e dati operativi, al fine di consentire ai team di manutenzione di monitorare le risorse e anticipare potenziali problemi.

La manutenzione predittiva è il Gold Standard

La manutenzione reattiva è stata storicamente il punto di partenza per gli uffici tecnici. Molti in seguito hanno dedicato una parte del loro tempo alla manutenzione preventiva, che si basa sulla registrazione del tempo o dell’utilizzo di particolari apparecchiature. Sebbene la manutenzione preventiva possa ridurre il numero di guasti imprevisti e tempi di inattività, può anche portare a manutenzioni non necessarie o semplicemente a non “comprendere” i potenziali guasti.

La manutenzione predittiva, invece, utilizza sensori, dati storici e analisi avanzate per calcolare la probabilità di guasto delle apparecchiature e programmare la manutenzione just-in-time. Oggi è considerato il “gold standard”.

Ecco i tre componenti chiave della manutenzione predittiva:

• Monitoraggio delle condizioni : gli strumenti di manutenzione predittiva come i sensori IoT possono avvisare immediatamente i team di manutenzione, se una misurazione chiave non rientra in un intervallo accettabile. I dati in tempo reale su vibrazioni, temperatura, livelli dell’acqua, umidità e altri fattori rilevanti, che potrebbero indicare un problema, vengono continuamente monitorati. Questo monitoraggio delle condizioni consente interventi e regolazioni tempestivi per prevenire guasti e garantire prestazioni ottimali delle apparecchiature.
  
• Analisi dei dati : gli strumenti di analisi dei dati svolgono un ruolo cruciale nell’estrazione di informazioni preziose dai dati raccolti. Algoritmi avanzati e modelli di apprendimento automatico possono identificare modelli, correlazioni e anomalie nei dati, che potrebbero non essere immediatamente evidenti agli operatori umani. Queste informazioni possono aiutare i team di manutenzione a prendere decisioni informate e a stabilire le priorità delle attività in modo efficace.
  
• Pianificazione della manutenzione: sia il monitoraggio delle condizioni che l’analisi dei dati portano quindi ad una migliore pianificazione delle riparazioni o delle sostituzioni, riducendo al minimo i tempi di inattività e riducendo la probabilità di costose riparazioni di emergenza. Questi programmi di manutenzione predittiva ora rispondono alle condizioni effettive dell’apparecchiatura e non si basano più su un programma arbitrario di tempo o utilizzo (contatore). Ciò impedisce manutenzioni non necessarie e garantisce che le risorse vengano allocate dove sono maggiormente necessarie.

Vantaggi dell’utilizzo dei dati nelle operazioni

Forse il vantaggio più significativo derivante dall’utilizzo dei dati per migliorare le operazioni di manutenzione è la riduzione dei tempi di inattività non pianificati. Utilizzando i dati per prevedere potenziali guasti e intraprendere azioni preventive, le organizzazioni possono ridurre al minimo i tempi di inattività non pianificati e mantenere le operazioni senza intoppi. Ciò porta ad un aumento della produttività e della soddisfazione del cliente.

Un altro vantaggio chiave è che, adottando l’analisi dei dati, le organizzazioni possono ottimizzare il proprio inventario dei pezzi di ricambio, riducendo i costi derivanti da un inventario eccessivo e allo stesso tempo garantendo di avere le parti di ricambio utili a portata di mano. Analizzando i dati storici di manutenzione e i modelli di guasto, i produttori possono identificare quali parti sono più frequentemente necessarie e assicurarsi di avere a disposizione una fornitura adeguata.

Miglioramento continuo

La manutenzione basata sui dati non è un’operazione da eseguire una sola volta. Richiede monitoraggio, analisi e perfezionamento continui man mano che le informazioni vengono raccolte e i mercati cambiano. Le organizzazioni dovrebbero rivedere regolarmente i propri processi di raccolta dati, metodi di analisi e strategie di manutenzione per adattarsi alle mutevoli condizioni, al comportamento della concorrenza e alle nuove tecnologie.

Conclusione

L’integrazione di strategie basate sui dati nelle operazioni di manutenzione può portare a miglioramenti significativi in ​​termini di efficienza, risparmio sui costi e affidabilità delle apparecchiature. Sfruttando l’analisi dei dati, la manutenzione predittiva e il monitoraggio delle condizioni, le organizzazioni possono passare da approcci di manutenzione reattivi a proattivi. Questo cambiamento non solo riduce i tempi di inattività e i costi imprevisti, ma migliora anche le prestazioni operative complessive. Con il continuo progresso della tecnologia, l’adozione della manutenzione basata sui dati diventerà sempre più vitale per le organizzazioni che mirano a rimanere competitive nei rispettivi settori.