Tutto sulla manutenzione predittiva

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Introduzione alla manutenzione predittiva

Che cos'è la manutenzione predittiva ?

La manutenzione predittiva è una strategia proattiva mirata ad anticipare i guasti delle attrezzature prima che si verifichino.

La manutenzione predittiva si basa sull'analisi dei dati operativi in tempo reale combinati con algoritmi avanzati di intelligenza artificiale.

La raccolta dei dati può essere effettuata attraverso vari metodi:

Installazione di sensori industriali (vibrazione, temperatura, ecc.)
Recupero dei dati dal PLC (Controllore Logico Programmabile)
Utilizzo di moduli di acquisizione dati
...

Mantenendo le attrezzature in condizioni di lavoro ottimali, la manutenzione predittiva aiuta a ridurre al minimo i tempi di inattività della produzione e a ottenere significativi risparmi sui costi prevenendo riparazioni inaspettate e costose.

L'importanza della manutenzione predittiva nell'industria

Dal 2019, c'è stata una diminuzione nel numero di fabbriche che vengono stabilite in Francia e un aumento dell'esternalizzazione.

In un contesto geopolitico in cui l'industria europea deve reinventarsi, efficienza è la parola chiave per tutti i produttori.

Adottare una strategia di manutenzione predittiva garantisce una maggiore disponibilità delle linee di produzione. Prevenendo potenziali inattività impreviste della produzione, le industrie risparmiano tempo, denaro e garantiscono una maggiore qualità della produzione.

Con l'Industria 4.0 ben consolidata e lo sviluppo rapido dell'intelligenza artificiale, la manutenzione predittiva si inserisce perfettamente in questo processo.

La manutenzione predittiva combina i vantaggi dell'Industria 4.0 con la raccolta di dati e l'intelligenza artificiale per l'elaborazione. Questo tipo di soluzione può aiutare i produttori a rimanere competitivi rispetto ai loro omologhi asiatici.

I diversi tipi di manutenzione nell'industria

Ci sono principalmente quattro tipi di manutenzione nell'industria:

Manutenzione reattiva: Un approccio che prevede di intervenire solo quando l'attrezzatura si guasta, portando a inattività produttiva imprevista.
Manutenzione pianificata: Questo metodo si basa su un piano di manutenzione regolare e pre-programmato, indipendentemente dalle condizioni effettive delle macchine.
Manutenzione preventiva: Si basa su un sistema di pianificazione più avanzato, utilizzando indicatori di prestazione raccolti dalle macchine per prevenire guasti.
Manutenzione predittiva: Questa strategia utilizza tecnologie avanzate per analizzare i dati in tempo reale e anticipare i guasti, consentendo interventi prima che si verifichino guasti e riducendo al minimo i tempi di inattività non pianificati.

Dati e attrezzature coinvolti nella strategia di manutenzione predittiva

Come raccogliere dati per la manutenzione predittiva

Sensore IoT non intrusivo: Questo è un dispositivo di misurazione che può essere installato senza la necessità di modificare o intervenire direttamente sulla macchina, minimizzando interruzioni e costi.

Esistono diversi metodi per raccogliere i dati necessari per l'analisi predittiva.
Tradizionalmente, la raccolta dei dati delle macchine avveniva attraverso l'installazione e la configurazione di moduli di acquisizione specifici, utilizzando protocolli di comunicazione industriale come:

Modbus (TCP/RTU)
OPC UA
BacNet
...

Oggi, con lo sviluppo dell'IIoT, l'attenzione è rivolta all'uso di sensori di dati non intrusivi e convenienti che operano con protocolli wireless come LoRa.

Scopri di più sulla nostra soluzione di manutenzione predittiva

Ad esempio, la nostra soluzione di manutenzione predittiva per motori rotanti semplifica la raccolta dei dati utilizzando sensori di vibrazione non intrusivi (Wise-2410). Basta installare il sensore sul motore, abbinarlo al tuo gateway (Wise-6610) e configurare la trasmissione dei dati al nostro software di previsione (Wise-IoT/PHM).

Con Integral System, il software di previsione è incluso, e i passaggi di abbinamento e trasmissione sono completamente semplificati: installa il sensore e ricevi immediatamente previsioni sullo stato di salute del motore.

Come configurare la nostra soluzione di manutenzione predittiva

Sensori e dati aggiuntivi utili per una manutenzione predittiva ottimizzata

Indicatori Chiave di Prestazione (KPI): I KPI sono metriche calcolate dai dati grezzi raccolti dai sensori, fornendo una visione chiara e attuabile delle condizioni delle tue macchine.

Puoi avviare il tuo sistema di manutenzione predittiva utilizzando solo i dati di vibrazione di un motore. Questo approccio efficiente ti consente di entrare nel mondo dell'IoT in modo semplice ed economico.

Una volta che la tua configurazione è in atto, puoi espandere il tuo sistema aggiungendo vari sensori per arricchire l'elenco dei dati raccolti e generare indicatori chiave di prestazione (KPI) rilevanti per le tue operazioni.

Con i dati di vibrazione, ottieni immediatamente due KPI essenziali:

Punteggio di salute del motore
Proiezione della salute del motore per i prossimi 7 giorni

Questi indicatori ti consentono di ottimizzare significativamente la tua strategia di manutenzione.

Aggiungendo sensori aggiuntivi per misurare il consumo energetico, la temperatura, l'umidità e altri parametri, puoi accedere a nuovi KPI come:

Consumo energetico medio del dispositivo
Costo energetico medio giornaliero del dispositivo
Temperatura operativa media del dispositivo

...
Per motori e attrezzature critici o costosi, la raccolta di questi dati aiuta a proteggere i tuoi investimenti e migliorare la redditività complessiva.

Strategie di archiviazione e hosting per i dati raccolti

Ambiente cloud raccomandato per la Prova di Concetto (PoC).
Prova di Concetto (PoC): Una dimostrazione che consente di testare un'idea o una tecnologia per garantire che soddisfi le esigenze e i requisiti specifici del progetto, riducendo i rischi prima del dispiegamento completo.

In generale, hai due opzioni per memorizzare e ospitare i tuoi dati IIoT:

Hosting cloud su server condivisi: Questa opzione ti consente di memorizzare i tuoi dati su server remoti gestiti da fornitori di servizi cloud. Offre grande flessibilità, con capacità di archiviazione scalabile, facile accesso ai dati da qualsiasi luogo e manutenzione semplificata. È spesso una soluzione economica, soprattutto per le aziende che desiderano iniziare rapidamente con un'infrastruttura scalabile.
Hosting privato su un server locale: Qui, i dati sono memorizzati su un server fisico situato in loco o nei tuoi locali. Questa soluzione fornisce un migliore controllo e una maggiore sicurezza, poiché i dati non lasciano la tua rete interna. È ideale per le aziende con requisiti di riservatezza e sicurezza rigorosi o per quelle che preferiscono avere il pieno controllo sulla propria infrastruttura.

Quale strategia scegliere?

La scelta tra queste due opzioni dipende da diversi fattori, tra cui le dimensioni della tua azienda, il volume di dati da elaborare, vincoli normativi e le tue priorità di sicurezza.

Cloud: Raccomandato per le aziende che desiderano un'infrastruttura flessibile e scalabile, con gestione e costi dei dati semplificati. Ideale per le aziende che necessitano di accesso remoto ai propri dati o vogliono integrare facilmente soluzioni avanzate di analisi basate su cloud.
Server locale: Preferito per le aziende che richiedono il pieno controllo sui propri dati o operano in settori sensibili con requisiti di sicurezza rigorosi. Questa soluzione potrebbe anche essere più adatta se hai già un'infrastruttura IT in atto o capacità interne per gestire e mantenere server locali.

In sintesi, il cloud offre flessibilità e facile accesso ai dati, mentre l'hosting locale garantisce un maggiore controllo e una sicurezza migliorata. La scelta della strategia di hosting dipenderà dalle tue priorità riguardo alla sicurezza, ai costi e alle esigenze operative.

Come configurare il protocollo LoRaWan per la manutenzione predittiva

Integral System offre l'integrazione dei tuoi sensori nella rete pubblica LoRa di Orange LiveObjects, con trasferimento automatico dei dati al nostro software di previsione. Questo è ideale per Proof of Concept (PoC).

La tecnologia LoRa è un segnale radio che consente la trasmissione e la ricezione di dati senza fili. LoRaWAN è il protocollo di comunicazione che definisce come questi dati vengono trasmessi attraverso la rete.

Per utilizzare il protocollo LoRaWAN, hai due opzioni:

Utilizza la rete pubblica: Prima di scegliere questa soluzione, assicurati che l'area della tua installazione sia coperta dal fornitore di servizi (ad es., Orange). Dovrai abbonarti a un piano per accedere alla rete. Una volta fatto, registrati semplicemente i tuoi sensori sulla piattaforma del fornitore per iniziare a ricevere i tuoi dati.
Configura una rete privata: Questa opzione offre una maggiore sicurezza dei dati e ti consente di gestire la copertura della rete in base alle tue esigenze. Per grandi installazioni, in aree geograficamente remote, o quando sono necessarie maggiori esigenze di sicurezza, raccomandiamo questo tipo di configurazione. Per utilizzare una rete privata, avrai bisogno di un gateway LoRaWAN dotato di un'antenna in grado di ricevere pacchetti di dati. Dovrai quindi accoppiare i tuoi sensori e reindirizzare i dati al software di tua scelta.
Nota: Un gateway privato può essere connesso a Internet e comunicare con software basati su cloud o su rete locale.

Per l'approccio Proof of Concept, ti consigliamo di utilizzare la rete pubblica se la tua area è coperta. In caso contrario, offriamo gateway di livello base, che sono sufficienti per impostare progetti su piccola scala.

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Il ritorno sull'investimento di una strategia di manutenzione predittiva

Come supervisionare il tuo ritorno sugli investimenti

Implementare una strategia di manutenzione predittiva richiede un investimento iniziale in sensori, software e infrastrutture, ma i benefici finanziari a lungo termine sono significativi.

Per monitorare e misurare il ritorno sull'investimento (ROI), è fondamentale tenere traccia di diversi indicatori chiave:

Riduzione dei costi di manutenzione: Prevedendo i guasti prima che si verifichino, le aziende riducono costosi interventi di emergenza e ottimizzano le operazioni di manutenzione pianificata. Il costo totale delle riparazioni e della sostituzione dei pezzi può essere significativamente ridotto.
Riduzione dei tempi di inattività non pianificati: Le interruzioni non programmate impattano direttamente sulla produttività e sulla redditività. Con la manutenzione predittiva, questi tempi di inattività sono minimizzati, garantendo una migliore continuità produttiva.
Aumento della vita utile delle attrezzature: Identificando i potenziali guasti in una fase precoce, la manutenzione predittiva aiuta a prolungare la vita delle macchine ed evitare sostituzioni premature delle attrezzature.
Ottimizzazione del magazzino di ricambi: Con una migliore pianificazione, le aziende possono ridurre il costoso inventario di ricambi e ottimizzare la gestione delle risorse.

Per monitorare e ottimizzare il ROI di una strategia di manutenzione predittiva, è essenziale definire indicatori chiave di prestazione (KPI) come:

Riduzione degli arresti non pianificati delle macchine
Riduzione dei costi di manutenzione per intervento
Aumento del tasso di disponibilità delle attrezzature
ROI calcolato sulla base dei risparmi rispetto ai costi iniziali

Un'analisi regolare di questi KPI consente ai decisori di misurare il reale impatto della manutenzione predittiva sulle operazioni e di adattare la strategia di conseguenza per massimizzare i benefici. Una strategia ben eseguita può fornire un ROI misurabile entro pochi mesi, con significativi guadagni finanziari e miglioramenti continui nelle prestazioni delle attrezzature.

I budget necessari per implementare una strategia di manutenzione predittiva

Offriamo ai nostri clienti l'opportunità di diventare rivenditori di tutte le nostre soluzioni hardware/software. Non esitate a contattarci per una demo gratuita, sia presso la nostra sede che tramite videochiamata.

Implementare una strategia di manutenzione predittiva comporta investimenti in tre categorie principali:

Budget hardware: Include l'acquisto di sensori, gateway e altri accessori necessari per raccogliere dati in tempo reale.
Budget software: Copre l'acquisizione di licenze software, con opzioni flessibili come abbonamenti annuali per soluzioni SaaS o licenze permanenti per installazioni on-premise.
Budget servizi: Include la pre-configurazione dell'hardware, assistenza con l'integrazione nel software aziendale, installazione in loco e supporto tecnico.

Presso Integral System, offriamo soluzioni chiavi in mano che includono tutti questi componenti: hardware, software, pre-configurazione e documentazione tecnica per facilitare l'installazione. Offriamo anche un pacchetto di lancio Proof of Concept, che consente un'installazione rapida e il test della nostra tecnologia di manutenzione predittiva su un numero limitato di macchine, a tariffe vantaggiose. Questo approccio consente alle aziende di sperimentare i benefici della nostra soluzione prima di impegnarsi in implementazioni più ampie.

Conclusione e vantaggi di una strategia di manutenzione predittiva

La manutenzione predittiva offre numerosi vantaggi, tra cui:

Riduzione dei costi legati ai guasti e alla manutenzione
Riduzione dei tempi di inattività delle attrezzature
Ottimizzazione dei programmi del team attraverso il monitoraggio degli indicatori di prestazione

La soluzione di Integral System offre un approccio completo e tutto-in-uno, tra cui:

Hardware, software e servizi per una soluzione chiavi in mano completa
Flessibilità e scalabilità con:
- L'opzione di utilizzare una rete LoRa pubblica o privata
- Installazione locale o software SaaS
- Compatibilità con sensori di tutte le marche, consentendo un'integrazione facile in vari ambienti
- Un software potente che copre tutti gli aspetti della gestione della flotta industriale
- Hardware affidabile e durevole, garantendo la longevità della tua installazione
- Una soluzione non intrusiva con sensori che possono essere installati senza fermare le operazioni, garantendo un'installazione rapida ed efficiente

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