Come costruire un caso aziendale per la manutenzione predittiva nel settore manifatturiero

La manutenzione predittiva sta diventando sempre più importante per le aziende che vogliono migliorare l'efficienza operativa e ridurre i costi. Utilizzando l'analisi dei dati per anticipare i guasti alle apparecchiature, le aziende possono ottimizzare i programmi di manutenzione e ridurre al minimo i tempi di fermo imprevisti. 

Questo blog tratterà i fattori di valore della manutenzione predittiva, illustrerà le metodologie per calcolarne il business case e fornirà informazioni utili per un'implementazione efficace.

Che cos'è la manutenzione predittiva e i suoi vantaggi

La manutenzione predittiva si avvale di tecnologie avanzate per prevedere quando potrebbero verificarsi guasti alle apparecchiature. A differenza della tradizionale manutenzione reattiva, che affronta i problemi solo dopo che si sono presentati, o della manutenzione preventiva, che si basa su interventi programmati, la manutenzione predittiva identifica in modo proattivo i potenziali problemi prima che portino a guasti.

I principali progressi tecnologici che consentono la manutenzione predittiva includono l'Internet degli oggetti (IoT) e l'analisi dei dati. Queste tecnologie facilitano il monitoraggio e l'analisi in tempo reale delle apparecchiature, consentendo alle organizzazioni di agire sulla base dei dati raccolti nel tempo.

Perché le organizzazioni dovrebbero investire nella manutenzione predittiva

4 motivi per cui le organizzazioni dovrebbero considerare la manutenzione predittiva:

• Riduzione dei tempi di inattività: La manutenzione predittiva consente interventi tempestivi, riducendo al minimo i tempi di fermo non programmati. Ad esempio, un produttore di acciaio ha implementato la manutenzione predittiva per le sue pompe centrifughe critiche, che ha portato a una riduzione dei tempi di fermo di 30% in un anno.
• Riduzione dei costi di manutenzione: Anticipando i guasti, le aziende possono ottimizzare i programmi di manutenzione e ridurre la frequenza delle ispezioni non necessarie. Lo stesso produttore di acciaio ha registrato un risparmio di 50.000 euro all'anno grazie alla riduzione delle attività di manutenzione non necessarie.
• Estensione della durata di vita degli asset: Il monitoraggio regolare e l'intervento tempestivo aiutano a mantenere le apparecchiature in condizioni migliori, prolungandone la vita operativa. In un caso, ad esempio, la manutenzione predittiva ha prolungato la durata di vita di un macchinario obsoleto di una media di 20%.
• Miglioramento dell'efficienza operativa: Il miglioramento delle prestazioni degli asset porta a un aumento della produttività e a una riduzione dei consumi energetici. Un impianto di produzione che ha adottato tecniche di manutenzione predittiva ha registrato un aumento dell'efficienza complessiva di 15%.

Sfide comuni nella stima dei benefici della manutenzione predittiva

Sebbene i vantaggi della manutenzione predittiva siano evidenti, la quantificazione di questi benefici può porre delle sfide. Le organizzazioni spesso incontrano incertezze nel prevedere i guasti degli asset e le prestazioni delle tecnologie predittive.

Molti sistemi di manutenzione predittiva non sono in grado di prevedere perfettamente i guasti a causa di fattori quali la complessità degli asset e le diverse condizioni operative. Indicatori chiave di prestazione per la manutenzione predittiva, come la sensibilità (tasso di veri positivi) e la specificità (tasso di veri negativi), sono importanti per valutare l'accuratezza del sistema.

Ad esempio, un sistema di manutenzione predittiva con una sensibilità di 90% significa che identifica correttamente 90% di potenziali guasti, mentre una specificità di 85% indica che 85% di non guasti sono identificati correttamente. Le organizzazioni dovrebbero concentrarsi sulla differenza di accuratezza tra i metodi attuali e le nuove tecnologie di manutenzione predittiva quando calcolano i potenziali benefici.

Come valutare il business case della manutenzione predittiva

Per calcolare efficacemente il business case della manutenzione predittiva, è possibile seguire un approccio strutturato:

Fase 1: Creare un team di specialisti

Riunite un team che comprenda ingegneri di manutenzione, specialisti di tecnologie di manutenzione predittiva e analisti di casi aziendali. Questo sforzo collaborativo garantirà una valutazione completa dei potenziali benefici e costi.

Fase 2: Analisi delle modalità di guasto e stima del tempo medio tra i guasti (MTBF)

Identificare le diverse modalità di guasto degli asset in questione. Utilizzate i dati storici e il giudizio degli esperti per stimare l'MTBF di ciascuna modalità. 

Ad esempio, se una pompa centrifuga ha un MTBF di 10 anni per i guasti alla girante e di 8 anni per i guasti ai cuscinetti, questi dati saranno fondamentali per i calcoli.

Fase 3: discutere le fonti di valore aggiuntive del sistema di manutenzione predittiva

Ricercare come il sistema di manutenzione predittiva possa influire sui costi di ispezione, sugli intervalli di manutenzione, sui costi operativi e sulla durata di vita degli asset. Identificare e quantificare queste fonti di valore aggiuntivo, come la riduzione del consumo energetico grazie all'identificazione precoce delle inefficienze.

Fase 4: Eseguire un'analisi dettagliata del caso aziendale

Valutare i costi iniziali e ricorrenti associati all'implementazione della manutenzione predittiva. Utilizzate intervalli per le variabili incerte per migliorare l'accuratezza delle vostre stime. Ad esempio, considerate i potenziali falsi allarmi e i relativi costi. Se un sistema di manutenzione predittiva ha una specificità di 92%, può portare a una manutenzione minima non necessaria, sostenendo così un business case positivo.

Driver di valore chiave e guida rapida

Le organizzazioni devono identificare i principali fattori di valore per la manutenzione predittiva.

I fattori chiave includono:

• Miglioramento dei tempi di attività degli asset
• Riduzione dei costi di manutenzione e di esercizio
• Maggiore efficienza energetica
• Estensione della durata di vita degli asset

Quattro passi per iniziare con la manutenzione predittiva 

1. Valutare le attuali pratiche di manutenzione: Valutare le strategie di manutenzione esistenti e identificare le aree di miglioramento.
2. Investire in tecnologia: Considerate l'implementazione di tecnologie di manutenzione predittiva in linea con le esigenze della vostra organizzazione.
3. Formare il team: Assicuratevi che i vostri team di manutenzione e operativi siano ben addestrati nell'uso degli strumenti di manutenzione predittiva e nell'interpretazione dei dati.
4. Monitoraggio e regolazione: Monitorate costantemente le prestazioni del vostro programma di manutenzione predittiva e regolatevi in base alle necessità per massimizzare i benefici.

Casi di studio: il cambiamento delle strategie di manutenzione nell'industria

Alcuni esempi dimostrano come l'aggiornamento delle strategie di manutenzione possa portare a significativi risparmi sui costi e miglioramenti dell'efficienza. In un caso, una pompa centrifuga ha subito un guasto inaspettato, che poteva bloccare la produzione e causare perdite di circa 25.000 euro all'ora. Grazie all'implementazione di un sistema di manutenzione avanzato, l'azienda è stata in grado di rilevare precocemente il problema e di affrontare la modalità di guasto prima che causasse costosi tempi di fermo.

In un altro caso, un'azienda ha introdotto un sistema predittivo per il monitoraggio di 10 pompe. Il risultato è stato un periodo di ammortamento inferiore a due anni, con un significativo aumento dell'efficienza operativa.

Questi esempi evidenziano come le aziende possano utilizzare gli approfondimenti basati sui dati per ottimizzare la gestione degli asset, consentendo ai responsabili delle decisioni di comprendere sia i potenziali vantaggi che le sfide dell'aggiornamento delle strategie di manutenzione.

Migliorare la gestione degli asset per un maggiore impatto

La manutenzione predittiva è una strategia potente per ottimizzare l'efficienza operativa e ridurre i costi. Comprendendo i fattori di valore e implementando metodologie efficaci, le organizzazioni possono costruire un solido business case per la manutenzione predittiva.