Manutenzione Preventiva e Predittiva: Esempi e Differenze

La chiave per assicurare produttività, sicurezza e competitività nel contesto industriale?

Assicurarsi che gli asset aziendali operino al massimo delle loro capacità, mantenendo macchinari e impianti sempre in perfetta efficienza. Con l’avanzare delle tecnologie e l’aumento delle aspettative di performance, le aziende devono adottare strategie sempre più sofisticate per gestire i loro beni.

Due approcci distinti ma complementari si fanno largo allora: la manutenzione preventiva e la manutenzione predittiva.

Come Funziona la Manutenzione Preventiva

La manutenzione preventiva è un approccio tradizionale e sistematico alla gestione degli asset aziendali. Il metodo si basa su interventi programmati a intervalli regolari, indipendentemente dal reale stato dell’asset. Il principale obiettivo è prevenire i guasti sostituendo componenti e controllando il funzionamento delle attrezzature. Un esempio tipico può essere la sostituzione periodica dei filtri in un impianto di climatizzazione o la lubrificazione programmata delle macchine industriali.

Altro esempio comune è la manutenzione delle linee di produzione nelle fabbriche, dove i macchinari vengono ispezionati e calibrati secondo un calendario fisso. La pianificazione predefinita mira a evitare che le attrezzature critiche si guastino durante le operazioni, garantendo così la continuità della produzione e la riduzione dei tempi di inattività.

Tale approccio, sebbene efficace nel prevenire guasti improvvisi, può risultare inefficiente in termini di costi e risorse, poiché non tiene conto del reale stato di usura degli asset. Spesso, si sostituiscono componenti ancora funzionali o si effettuano interventi di manutenzione che potrebbero non essere necessari. Tutto ciò può portare a sprechi e a un utilizzo non ottimale delle risorse aziendali. Il mantenimento di un rigido programma di manutenzione, poi, può comportare costi elevati, legati sia all’acquisto di parti di ricambio sia alla manodopera impiegata.

Come Funziona la Manutenzione Predittiva

La manutenzione predittiva si distingue per l’uso avanzato di tecnologie moderne come l’Internet delle Cose (IoT), l’intelligenza artificiale (AI) e l’analisi dei dati in tempo reale. In questo caso, l’approccio si basa sul monitoraggio continuo delle condizioni operative degli asset, con l’obiettivo di prevedere e prevenire guasti prima che si verifichino. Sensori avanzati raccolgono dati su vari parametri, come vibrazioni, temperatura e consumo energetico, che vengono poi analizzati per rilevare segnali di degrado.

I sensori IoT installati sugli asset generano una quantità enorme di dati che vengono inviati a piattaforme di analisi basate su cloud. Qui, sofisticati algoritmi di machine learning analizzano i dati in tempo reale, identificando pattern e anomalie che possono indicare un degrado delle prestazioni o un guasto imminente.

Un esempio pratico è l’uso di sensori per monitorare le vibrazioni di un motore industriale.

Analizzando i dati raccolti, il sistema può individuare anomalie che indicano un’imminente necessità di manutenzione, permettendo interventi tempestivi e mirati. Così facendo, è possibile intervenire solo quando necessario, basandosi su dati concreti piuttosto che su ipotesi o intervalli di tempo prestabiliti.

I vantaggi? Si prolunga la vita utile degli asset; si riducono i costi operativi associati a interventi non necessari e si minimizzano i tempi di inattività non programmati. Il tutto con un conseguente miglioramento nella gestione delle risorse.

Differenze Chiave tra Manutenzione Preventiva e Predittiva

Nonostante entrambi gli approcci mirino a mantenere l’efficienza degli asset e prevenire guasti, le differenze tra manutenzione preventiva e predittiva sono sostanziali. Mettiamo a confronto i due approcci.

Manutenzione Preventiva

  • Programmazione fissa: la manutenzione preventiva si basa su programmi fissi, con interventi programmati a intervalli regolari indipendentemente dal reale stato degli asset.
  • Approccio proattivo: previene guasti attraverso interventi regolari, come la sostituzione di componenti e la lubrificazione delle macchine, al fine di evitare guasti improvvisi.
  • Protocolli Standard: utilizza protocolli standard e manuali di manutenzione, senza l’ausilio di tecnologie avanzate.
  • Costo e risorse: può risultare inefficiente in termini di costi e risorse, poiché non tiene conto del reale stato di usura degli asset. Spesso comporta la sostituzione di componenti ancora funzionanti.

Manutenzione Predittiva

  • Dati in tempo reale: la manutenzione predittiva utilizza dati in tempo reale per pianificare interventi solo quando necessario, basandosi sul monitoraggio continuo delle condizioni operative degli asset.
  • Tecnologie avanzate: si avvale di sensori IoT, piattaforme di analisi cloud e algoritmi di machine learning per raccogliere e analizzare grandi volumi di dati.
  • Flessibilità e reattività: questo approccio è più flessibile e reattivo rispetto alla manutenzione preventiva, consentendo interventi tempestivi e mirati solo quando sono effettivamente necessari.
  • Investimenti iniziali: richiede investimenti iniziali maggiori in tecnologia e formazione del personale, ma offre risparmi significativi a lungo termine grazie alla riduzione dei costi operativi e dei tempi di inattività.
  • Ottimizzazione delle risorse: migliora la gestione delle risorse e ottimizza l’inventario delle parti di ricambio, riducendo i costi di magazzino e garantendo la disponibilità delle parti necessarie al momento giusto.

Esempi di Applicazioni e Settori di Utilizzo

Entrambi gli approcci trovano applicazione in vari settori, spesso combinati per massimizzare l’efficienza operativa. Nel settore manifatturiero, la manutenzione preventiva può essere utilizzata per mantenere in funzione le linee di produzione attraverso controlli e sostituzioni regolari. La manutenzione predittiva, invece, permette di monitorare in tempo reale le macchine critiche, prevenendo guasti che potrebbero interrompere la produzione.

Allo stesso modo, in ambito energia e utilities è necessaria flessibilità e innovazione: IFS Cloud, ad esempio, permette agli utenti di bilanciare le priorità e i lavori in arrivo, cercando di combinare i lavori e la manutenzione programmata. E questi sono solo alcuni dei motivi per cui scegliere l’integrazione di IFS Cloud.

Anche nel settore dei trasporti, entrambe le tecniche vengono utilizzate per garantire la sicurezza e l’affidabilità dei veicoli, con la manutenzione preventiva che assicura controlli regolari e quella predittiva che interviene in caso di anomalie rilevate.

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Così è possibile affrontare le sfide del mercato moderno e sfruttare appieno le opportunità offerte dalla trasformazione digitale, migliorando performance e riducendo i costi operativi.

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