La manutenzione predittiva e l’importanza dei dati

Manutenzione…c’è chi la associa ad un male necessario, chi ne teme i costi elevati, chi non sa da dove iniziare e quale tipologia scegliere. Dal semplice concetto di manutenzione inteso come quel complesso di operazioni necessarie per “conservare” un bene, c’è stata una vera e propria evoluzione del termine. Si può fare manutenzione in diversi modi, parliamo di manutenzione reattiva, preventiva fino ad arrivare alla moderna manutenzione predittiva. Quali sono le differenze? Ne abbiamo parlato nel dettaglio nel nostro articolo “Manutenzione predittiva: cos’è e come funziona”.

Insomma, tutte le aziende di produzione, manifatturiere, aziende per esempio di servizi si ritrovano a dover fare i conti prima o poi con attività di manutenzione. Il segreto per processi più efficienti sta nel riuscire ad intervenire nel momento giusto evitando sprechi di tempo e denaro. Vediamo allora come funziona la manutenzione predittiva e qual è il suo legame con i Big Data.

Che cos’è la manutenzione predittiva?

Riprendendo la definizione data da Wikipedia possiamo dire che la manutenzione predittiva è un tipo di manutenzione preventiva che viene effettuata a seguito dell’individuazione di uno o più parametri che vengono misurati ed elaborati utilizzando appropriati modelli matematici allo scopo di individuare il tempo residuo prima del guasto. Sempre più aziende sfruttano l’analisi dei dati e la manutenzione predittiva per evitare di intervenire quando ormai è troppo tardi. Ci si lascia così guidare dai dati!

La manutenzione predittiva trova nel mondo industriale il suo cuore applicativo. Fare manutenzione predittiva significa riuscire a prevedere anomalie all’interno degli impianti prima ancora che possano manifestarsi. Grazie alla presenza di sensori intelligenti posizionati sopra i macchinari, è possibile monitorare in modo costante e in real time tutta una serie di parametri di funzionamento dei macchinari come ad esempio l’umidità, la temperatura, le radiazioni ecc.

L’obiettivo non è però soltanto quello di individuare anomalie e intervenire tempestivamente, ma rilevare tutti i dati dalle macchine per sviluppare poi dei dataset sul loro buon funzionamento e cattivo funzionamento (sfruttando tecnologie quali il machine learning). Più dati si hanno a disposizione più le previsioni saranno attendibili. Gli algoritmi di machine learning riescono così a prevedere ad esempio quando un macchinario si guasterà. Ma dove “conservare” tutti questi dati? Fondamentali sono i datahub dove raccogliere i Big Data provenienti da fonti differenti e sottoporli poi ad ulteriori elaborazioni.

I vantaggi della manutenzione predittiva sono quindi notevoli. Proviamo a riassumerli:

• Ottimizzazione del processo produttivo
• Riduzione dei costi di manutenzione
• Prolungamento di vita degli asset
• Riduzione dei guasti
• Incremento dei profitti
• Miglioramento della qualità del processo

L’analisi predittiva: il ruolo dei dati

La manutenzione predittiva è strettamente legata ai Big Data, si basa infatti sull’acquisizione ed elaborazione dei dati.  Abbiamo visto come le tecnologie digitali siano in grado di acquisire grandi volumi di dati che poi devono essere sottoposti ad analisi avanzate per riuscire ad estrarre informazioni a valore aggiunto. Sulla base dei dati che sono stati raccolti vengono sviluppati modelli predittivi che permettono di migliorare le attività di manutenzione e di analisi predittiva.

Cosa potrebbe succedere? Quando? Perché? Quante probabilità ci sono che possa verificarsi un determinato evento? Ecco le analisi predittive servono per rispondere a tutti questi interrogativi. Sfruttano i dati storici aziendali per riuscire a fare previsioni e conoscere così in anticipo cosa accadrà. Più è grande la mole di dati rilevata più le previsioni saranno accurate, rappresentando un elemento indispensabile per supportare le decisioni aziendali. L’analisi predittiva sfrutta quindi i dati, algoritmi statistici e algoritmi di machine learning per fare previsioni, basandosi su dati storici, e capire cosa potrebbe accadere in futuro.

Un’analisi di tipo predittivo può fornire un quadro completo sui propri clienti e sull’eventualità di poter perdere dei clienti. Permette di sviluppare nuovi servizi e ampliare il business. Grazie a questo tipo di informazioni, le aziende riescono ad agire e porre preventivamente rimedio ad esempio attraverso offerte personalizzate, evitando così di perdere effettivamente qualcuno dal proprio bacino utenti. L’analisi predittiva può fornire anche una visione futura sulle vendite di un prodotto; si scopre così ad esempio quale prodotto potrebbe avere una maggiore richiesta tra i consumatori. Ciò rappresenta un grande vantaggio competitivo per l’azienda che in questo modo potrà avere maggior consapevolezza della propria attività e decidere se aumentare la produzione o mettere in atto altre strategie.