Ridurre i costi di conduzione, aumentare la produttività degli impianti, aumentare la qualità del prodotto finale, migliorare la sicurezza, massimizzare i tempi di produzione, razionalizzare le risorse. Questi alcuni degli obiettivi della manutenzione, cioè del complesso delle operazioni necessarie a conservare funzionalità ed efficienza.
Per fotografare in dettaglio la realtà e indagare i comportamenti delle aziende del manifatturiero e del processo, abbiamo chiesto la collaborazione di un player dell’automazione e del controllo, che ci ha illustrato prodotti e soluzioni a supporto di una manutenzione allo stato dell’arte.
Ne abbiamo parlato con Andrea Robbiani, Smart Manufacturing Business Manager di Corvina srl, società di Exor International.
Politiche di manutenzione: mercato e panorama di aziende e tipologie di processi
Attualmente, le politiche di manutenzione adottate dalle aziende variano significativamente in base alle dimensioni dell'azienda e alla complessità dei processi produttivi.
Le grandi aziende, spesso dotate di risorse più consistenti, tendono ad adottare un approccio proattivo e predittivo. Utilizzano tecnologie avanzate come l'IoT, l'AI e sistemi di controllo basati su sensoristiche installate ad hoc sui macchinari. Queste forniscono dati per monitorare continuamente lo stato delle apparecchiature cosi da valutare in tempo reale le condizioni di esercizio dei sistemi produttivi.
Le medie imprese stanno progressivamente adottando strategie simili, spesso con l'ausilio di servizi di consulenza tecnica o di soluzioni di Maintenance-as-a-service (MaaS).
Infine, le piccole imprese tendono ancora a fare affidamento sulla manutenzione reattiva o preventiva tradizionale, a causa delle limitate risorse finanziarie e tecnologiche.
Le differenze sono visibili anche nei diversi tipi di processi produttivi. Settori con processi altamente automatizzati e critici, come l'automotive e l'elettronica, sono più propensi ad adottare strategie di manutenzione predittiva. Al contrario, settori con processi meno critici o altamente variabili o con attività di assemblaggio manuali, possono optare per strategie di manutenzione preventiva o reattiva.
L'approccio migliore è sicuramente quello predittivo, che combina tecnologie avanzate con l'analisi dei dati. Ciò permette di ottimizzare i tempi di inattività, ridurre i costi di manutenzione e migliorare l'efficienza complessiva. Tuttavia, la transizione verso questo approccio deve essere graduale e adeguata alle capacità e alle risorse di ciascuna azienda. Deve, inoltre, essere accompagnata da un elevato grado di sensorizzazione dei macchinari produttivi.
Il contributo delle tecnologie disponibili, consolidate o emergenti
Le nuove tecnologie hanno rivoluzionato il modo in cui viene gestita la manutenzione nelle fabbriche di nuova generazione. Con l’avvento della Intelligenza Artificiale e degli algoritmi di Machine Learning, è ora possibile dar vita a sistemi evoluti di manutenzione. Ciò garantisce la possibilità di analizzare in tempo reale scostamenti e derive dei parametri di funzionamento dei macchinari, per prevedere guasti e ottimizzare le prestazioni.
La sensoristica di nuova generazione permette una connessione continua ed una raccolta raccolta di dati in tempo reale, fornendo informazioni dettagliate sullo stato delle apparecchiature. I sensori intelligenti monitorano vari parametri e forniscono indicazioni sullo stato dei motori, su anomalie legate al consumo energetico e inviano alert mirati in caso di disallineamento o squilibri nelle parti meccaniche.
Il Cloud Computing, unitamente alle logiche di controllo “edge”, ovvero vicino o dentro le macchine industriali, offre la scalabilità necessaria per gestire grandi volumi di dati e permette l'accesso remoto alle informazioni, facilitando la collaborazione e la decisione basata su dati. L'Edge Computing, consente l'elaborazione dei dati direttamente a livello di macchina, riducendo la latenza e migliorando la reattività dei sistemi di manutenzione oltre a distribuire in maniera equilibrata la capacità di calcolo algoritmico.
Tra le aziende di riferimento spiccano quelle dell’industria automobilistica, che hanno adottato piattaforme IoT che alimentano motori di intelligenza artificiale per monitorare in tempo reale la salute delle loro linee di produzione. Queste tecnologie permettono di ottenere una riduzione significativa dei tempi di inattività e dei costi di manutenzione.
Similarmente, nel settore della produzione di componenti per motori aeronautici e nella componentistica elettrica ed elettronica, si è assistito alla implementazione di sistemi di controllo della efficienza operativa delle postazioni automatiche di assemblaggio e collaudo.
Soluzioni per supportare le aziende
Corvina, società di Exor International, propone una suite di soluzioni avanzate che integrano strategie di controllo e gestione delle linee produttive, abilitando logiche di manutenzione in linea con le esigenze di una Smart Factory.
In particolare, la X Platform di Corvina, supporta una vasta gamma di applicazioni per la gestione efficiente delle linee produttive. Attraverso l’analisi dei dati, realizziamo una mappatura dei fenomeni e dei processi, evidenziando le relazioni fra le variabili che li influenzano. Tale mappatura permette di identificare le correlazioni forti fra le variabili in esame e al contempo ci guida nell’identificare le correlazioni deboli. Queste correlazioni deboli sfuggono proprio per la loro dimensione, ma possono influenzare il processo produttivo, generando derive che possono determinare malfunzionamenti o fermi.
Grazie a Corvina è possibile trasformare la manutenzione da un'attività reattiva ad una proattiva-evolutiva. Ciò contribuisce a realizzare linee produttive di nuova generazione, più intelligenti, efficienti e performanti.
