La manutenzione predittiva, o intervalli di manutenzione predittiva, è una tecnologia di manutenzione molto importante nel campo dell’ingegneria meccanica e dell’Industria 4.0.
Lo stato dei dispositivi e delle macchine vengono continuamente monitorati durante il funzionamento al fine di determinare esattamente quando devono essere svolti lavori di manutenzione o riparazione.
La strategia di manutenzione al momento giusto aiuta a risparmiare sui costi e previene guasti alle macchine o lavori di manutenzione in momenti inopportuni.
Anche in questo caso viene utilizzata l’intelligenza artificiale, ad esempio sotto forma di valutazione dei dati del passato per prevedere i lavori di manutenzione e riparazione sulla base di valori empirici.
Manutenzione predittiva come misura di manutenzione preventiva
Normalmente, la manutenzione su macchine o impianti del settore industriale viene effettuata ad orari prestabiliti. Le riparazioni vengono effettuate quando sono necessarie a causa di parti usurate o difettose.
Tuttavia, questi lavori di riparazione o manutenzione non sempre si adattano alla gestione del tempo e scombussolano i piani di redditività nel settore industriale. La manutenzione predittiva dovrebbe contribuire ad ridurre i costi rispetto alla manutenzione ordinaria, periodica o basata sul tempo e preventiva.
Si tratta di un tipo di manutenzione basata sul futuro, in cui vengono utilizzati i valori empirici degli intervalli di manutenzione del passato per poter eseguire la riparazione o la manutenzione successiva, probabilmente necessaria in un momento in cui è economicamente favorevole.
La manutenzione predittiva dovrebbe quindi portare vantaggi significativi rispetto agli interventi di manutenzione ordinaria svolti finora, come i seguenti:
- Evitare guasti alle macchine o tempi di fermo non pianificati all’interno della produzione
- Prevedere i guasti della macchina dovuti a pezzi di ricambio usurati ed eseguire riparazioni prima del guasto e al momento opportuno
- Prevenire tempi di inattività prolungati dovuti a guasti
- Allineare gli intervalli di manutenzione ai requisiti operativi
Si tratta essenzialmente di manutenzione predittiva grazie al monitoraggio continuo delle condizioni, che deve essere effettuato tramite i dati in tempo reale delle macchine, dei dispositivi o dei sistemi.
Questo è chiamato monitoraggio delle condizioni. I valori misurati e i dati di produzione vengono raccolti, valutati e ulteriormente elaborati in un algoritmo di apprendimento automatico.
Sulla base dei difetti storici e dei dati ottenuti da essi, vengono effettuati calcoli sulla probabilità di un nuovo guasto. Sulla base di questa previsione, il personale addetto alla manutenzione può reagire in tempo e prevenire il guasto della macchina.
La differenza dai metodi di manutenzione tradizionali
La manutenzione predittiva ha un carattere lungimirante e quindi differisce in modo significativo dagli approcci di manutenzione che sono stati finora maggiormente utilizzati. Questi erano tradizionalmente perseguiti in modo piuttosto reattivo, cioè come reazione a problemi o malfunzionamenti che si erano verificati.
La manutenzione reattiva (tradizionale) è relativamente facile da implementare, ma comporta un rischio piuttosto elevato.
Come è noto, i difetti di solito si verificano quando è meno appropriato. I lavori di manutenzione sono spesso necessari in tempi sfavorevoli.
Le analisi dei problemi o le azioni per rimediare al guasto vengono eseguite solo dopo che si è verificato.
I guasti della macchina non possono essere prevenuti e possono comportare tempi di fermo considerevoli. Nel peggiore dei casi, i pezzi di ricambio necessari possono essere ordinati solo dopo che si è verificato un guasto, che si traduce in guasti dovuti a tempi di consegna aggiuntivi.
Tutti questi spiacevoli effetti collaterali dovrebbero essere prevenuti mediante la manutenzione preventiva e la previsione di possibili guasti basata su valori empirici. Inoltre, si dovrebbe evitare che vengano sostituite parti che funzionano ancora correttamente e possono essere utilizzate per un lungo periodo di tempo.
I valori empirici giocano quindi un ruolo molto importante, al fine di ottimizzare i costi e prevenire malfunzionamenti in modo efficace.
La manutenzione predittiva consente di trovare il momento ottimale per effettuare la misura di manutenzione preventiva in modo che non sia né troppo presto né troppo tardi. I calcoli avvengono con l’aiuto dell’intelligenza artificiale.
Big Data e manutenzione predittiva
Per poter effettuare la manutenzione predittiva in modo efficace e fare previsioni sulle condizioni di macchine o sistemi nel modo più accurato possibile, è necessario raccogliere grandi quantità di dati. Questi devono quindi essere analizzati e ulteriormente elaborati utilizzando efficaci algoritmi.
Il problema è che i dati che si accumulano in molti impianti o macchine industriali sono forniti da macchine di produttori diversi e quindi hanno formati diversi.
I dati risultanti dipendono dal rispettivo produttore del sistema e devono prima essere trasformati in un formato uniforme per poter analizzare le tendenze o gli sviluppi previsti dai dati e le modifiche risultanti. I valori richiesti devono essere trovati rapidamente ed elaborati con alte prestazioni.
Al momento, questo può essere fatto solo con applicazioni e sistemi di database moderni nel campo dei big data.
Per questo sono necessari algoritmi di analisi intelligenti e sofisticati. Con il software giusto, tuttavia, è possibile determinare in tempo la probabilità di un malfunzionamento del sistema e si possono aumentare gli intervalli di manutenzione, risparmiando sui costi.
