Predire è meglio che curare

Gli strumenti di manutenzione predittiva aiutano le aziende a migliorare l'efficienza produttiva riducendo costi di manutenzione e fermi macchina improvvisi: il 92% di chi fa prevenzione ammette risultati migliori.

Nella piccola come nella grande industria servono affidabilità in tutta la filiera e continuità operativa nel tempo. Lo rivela una recente ricerca - condotta da ABB in collaborazione con Sapio Research - sulla manutenzione degli impianti. S'intitola "Il valore dell'affidabilità" (Value of Reliability: ABB Survey Report 2023) e parte da un assunto: il 65% delle aziende italiane intervistate subisce imprevisti almeno una volta al mese.

Il lavoro degli esperti si è concentrato su alcuni settori specifici (produzione di energia, plastic & rubber, oil & gas, eolico, chimico, ferroviario, servizi pubblici, marine, food & beverage, water e waste-water e metal) evidenziando come la loro perdita, in caso di tempi di inattività non pianificati, arrivi addirittura a 116.000 euro all'ora. Eppure, il 25% dei decisori italiani ancora pratica una manutenzione di tipo "run-to-fail". Ovvero, si interviene con la riparazione solo quando si verifica un guasto. Esiste una via d'uscita da questa dinamica?

Ridurre i tempi di inattività

I risultati della survey evidenziano quanto sia cruciale sviluppare una strategia per la manutenzione degli impianti produttivi, che diventa praticamente indispensabile una volta che se ne è compreso il suo valore. Il 92% degli intervistati globali dichiara che fare una manutenzione pianificata ha permesso di aumentare i tempi di attività degli impianti nell'ultimo anno. Per quasi la totalità degli intervistati l'affidabilità, ovviamente, porta con sé vantaggi immediati per l'azienda come l'impatto positivo sulla reputazione aziendale, oltre che benefici a livello finanziario.

"Gli intervistati - si legge nelle conclusioni del documento curato da ABB e Sapio - considerano poi l'affidabilità una priorità assoluta e il 60% di loro prevede, dunque, di aumentare gli investimenti in manutenzione nei prossimi tre anni. E un terzo delle aziende globali pensa di incrementarli di più del 10%".

Il contributo di EOS Solutions

La manutenzione predittiva con il supporto di Azure Machine Learning e Power BI, gli strumenti di Al e analisi dei dati che aiutano le aziende a migliorare l'efficienza produttiva riducendo costi di manutenzione e fermi macchina improvvisi, sono una conditio sine qua non per il successo dell'industria. Da un lato, quindi, la possibilità di monitorare l'intero ciclo di vita dell'impianto con reportistica Power BI, dall'altra quella di calcolare il tempo residuo di esercizio di un macchinario prima del guasto grazie ad Azure Machine Learning.

Secondo EOS, soluzioni e obiettivi coincidono: abbandonare l'approccio alla manutenzione "ad alto rischio" e puntare su una strategia a lungo termine basata sui dati. In modo da affrontare i problemi con intelligenza e proattività, sfruttando tutto il potenziale della trasformazione digitale e la capacità predittiva di Azure Machine Learning.