Il percorso verso la Manutenzione Predittiva: muoversi in anticipo sulla conseguenza e progettare il futuro. Di Anna Pompilio.

Anna Pompilio

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Marketing & innovation leader Prince2 • Professional Scrum Master • ITIL® V3 • MCTS • M_o_R

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Muoversi in anticipo sulla conseguenza

“A cosa pensi?”
“Al futuro.”

Lo scambio di battute avviene in Youth di Paolo Sorrentino. La domanda la fa la compagna di Maradona al Diego stanco e un po’ triste, seduto sul balconcino della camera del Resort svizzero, di lusso, teatro del film. Doveva arrivare Sorrentino, o meglio, una singola battuta di un suo film, per chiarire qualcosa che probabilmente ho sempre avuto in mente. Maradona, quando giocava, pensava al futuro. È così, credo, per tutti i fuoriclasse: immaginare quello che accadrà da lì a poco e agire di conseguenza. Muoversi in anticipo sulla conseguenza, vuol dire modificarla, quello che accadrà non è più ciò che tu hai previsto, ma quello che hai generato assecondando col movimento la tua previsione.

Conservo gelosamente da qualche anno il racconto di Gianni Montieri – poeta, scrittore e giornalista culturale – da cui ho tratto queste poche righe. Ogni tanto mi capita di rileggerlo e ogni volta ho l’impressione di avvicinarmi un po’ di più al suo senso compiuto, anche se ancora non del tutto rivelato.

Stavolta mi si è affacciato alla memoria, non si sa come, mentre riflettevo sulla manutenzione predittiva. A cosa pensi? Alla manutenzione predittiva… E forse non è molto diverso dal pensare al futuro.

La manutenzione predittiva si basa sull’analisi dei dati raccolti dai macchinari, al fine di convertire tali informazioni in un valore che possa contribuire al miglioramento della produttività degli stessi, ridurre i rischi connessi a un potenziale malfunzionamento e minimizzare l’impatto dei costi di manutenzione.

La manutenzione predittiva in fin dei conti non è altro che immaginare quello che accadrà e agire di conseguenza, più o meno come faceva Maradona: quel muoversi in anticipo sulla conseguenza e modificarla.

La manutenzione predittiva non è altro che immaginare quello che accadrà e agire di conseguenza: quel muoversi in anticipo sulla conseguenza e modificarla. Click To Tweet

Ma che vuol dire muoversi in anticipo sulla conseguenza se il terreno di gioco non è un manto erboso ma un pavimento industriale? Possibilmente di un’industria 4.0?

 

Il percorso verso la Manutenzione Predittiva: processo, livelli analitici, roadmap.

Nel quadro di riferimento normativo UNI la manutenzione predittiva si definisce come la manutenzione effettuata a seguito dell’individuazione e della misurazione di uno o più parametri e dell’estrapolazione secondo i modelli appropriati nel tempo residuo prima del guasto.

 

Figura 1 – Normativa UNI sulla terminologia della manutenzione.

Obiettivo principale della manutenzione predittiva è dunque quello di evitare guasti inattesi e predire quando si verificheranno possibili malfunzionamenti.

Obiettivo principale della manutenzione predittiva è dunque quello di evitare guasti inattesi e predire quando si verificheranno possibili malfunzionamenti. Click To Tweet

 

L’impostazione del processo

Qualsiasi iniziativa volta a raggiungere una gestione predittiva della manutenzione, deve passare attraverso un processo di definizione e costruzione di un modello del comportamento e del contesto (impianto, risorsa, …) ed è sempre necessaria una fase preliminare di studio e prototipazione, i cui passi fondamentali possono essere così riassunti:

 

  • Definizione del perimetro di analisi del contesto (un singolo asset, un robot, un impianto nel suo complesso,…).
  • Identificazione dei predittori chiave, ovvero dei sottoinsiemi di dati e informazioni che diventeranno instabili prima che le prestazioni comincino a decadere (ad es. spettro delle vibrazioni di un elemento rotolante, oscillazione della pressione dell’aria, temperatura dell’olio, …).
  • Identificazione di valori nominali/fisiologici per i predittori chiave.
  • Identificazione delle informazioni e degli eventi di contesto, di processo e ambientali che potrebbero essere correlati con le prestazioni degli asset e con la regola identificata.
  • Progettazione di regole e sistemi per acquisire e registrare informazioni, eventi (introducendo sensori, connettendosi a controllori specifici, producendo una trasformata di Fourier, …) e dati storici (guasti, diagnosi, cronologia degli interventi di manutenzione).

 

L’alimentazione continua di questi dati consentirà agli algoritmi di apprendimento di cercare incessantemente correlazioni nel Data Lake e di sviluppare e migliorare progressivamente il modello predittivo (producendo ad es. una Curva Rischio di guasto vs. Tempo).

 

L’identificazione dei livelli analitici 

I livelli analitici in cui si andrà ad operare nell’implementazione di un progetto di Manutenzione Predittiva sono essenzialmente tre:

 

Monitoraggio

Il monitoraggio serve a mostrare in tempo reale cosa succede al dispositivo e quando. A questo livello l’obiettivo è fornire l’intera serie di informazioni che descrivono come funzionano le apparecchiature, per essere pronti a reagire quando accadono le cose. Questo livello osserva e mostra tutto, anche per indagare sui motivi alla base di comportamenti irregolari. Il monitoraggio insiste sui dati attuali.

Early Warning

Lavorare in near real-time significa mostrare quando un’apparecchiatura tende verso un comportamento anomalo mentre è ancora in funzione (le prestazioni si stanno deteriorando o si verificano cambiamenti significativi). Questo livello controlla le condizioni dell’apparecchiatura che potrebbero trasformarsi in guasto in breve o medio tempo. L’obiettivo è rilevare le anomalie il prima possibile. L’analisi  si basa su dati attuali (analisi delle tendenze e delle soglie di base, algoritmi avanzati e in continuo miglioramento).

Manutenzione Predittiva

Quando si parla di manutenzione predittiva ci si riferisce a un sistema in grado di prevedere il comportamento della macchina in futuro, fino al potenziale guasto. Questo livello funziona su dati attuali e storici.

Figura 2 – Il percorso verso la Manutenzione Predittiva.

 

La roadmap del progetto

La roadmap di un progetto di manutenzione predittiva non può che partire dalla definizione del Business Case (obiettivo del progetto, identificazione dell’area critica, definizione dei KPI, analisi dell’area AS-IS: prestazioni, modalità e cause di errore, ecc.) per poi passare alle fasi di:

 

Identificazione dell’area prototipale

È sempre preferibile partire da una piccola area per definire e verificare un modello predittivo.

Assessment dell’infrastruttura

Analisi AS-IS per infrastruttura di rete, hardware e software.

Identificazione e prioritizzazione del Data Source

Dati macchina: mappatura delle risorse e definizione dei dati disponibili, dei nuovi dati da raccogliere, da quali apparecchiature e come, …

Data Collection e definizione dell’ Architettura

Sulla base degli asset scelti, si procede con una prima acquisizione dei dati relativi agli asset da monitorare per poter individuare le peculiarità del dato e il pre-processing dei dati.

Condition monitoring e Early Warning Management

Definizione della soluzione di monitoraggio e del modello analitico di rilevazione e diagnosi delle anomalie.

Definizione del modello predittivo

Esplorazione dei dati, profilazione dei dati, definizione del modello di iterazione e consolidamento del modello predittivo.

 

Quali vantaggi?

Il percorso fin qui solo accennato si basa sostanzialmente sulla disponibilità dei dati e, come ogni sistema predittivo, i risultati dipenderanno dal livello di accuratezza con cui questi ultimi sono stati acquisiti (livello di accuratezza da considerare nella gestione del rischio). Saranno necessari investimenti anche ingenti per acquisirli, per analizzarne i comportamenti, per progettare algoritmi trainati, per l’acquisizione delle competenze tecniche.

Tuttavia, oggi più che mai, la disponibilità di tecnologie abilitanti e di sistemi sempre più intelligenti e interconnessi, il diffondersi di apparecchiature evolute e l’utilizzo dell’intelligenza artificiale, permette l’incrocio virtuoso tra Information Technology (IT) e Operational Technology (OT) e lo sviluppo di modelli predittivi in grado di mettere in comunicazione universi di senso anche molto distanti tra loro.

I vantaggi non si faranno attendere:

  • Rilevazione predittiva di andamenti anomali.
  • Definizione di procedure manutentive ottimali.
  • Riduzione dei tempi di fermo non programmati.
  • Programmazione efficiente delle operazioni manutentive.
  • Ottimizzazione degli intervalli di manutenzione.
  • Massimizzazione della disponibilità di impianti e attrezzature.
  • Ottimizzazione dei tempi e delle modalità di approvvigionamento dei componenti.
  • Riduzione dei costi di manutenzione e di magazzino
  • Miglioramento del ROA.

E dunque occorre avere visione di campo, muoversi velocemente e in anticipo tra gli ostacoli, essere agili, equilibristi, talentuosi, al momento opportuno fare la cosa giusta, che quasi sempre è l’unica possibile, perché il futuro è un angolino sotto la traversa, un luogo ignoto agli spettatori, agli uomini in panchina e ai restanti ventuno in campo.

Occorre muoversi velocemente e in anticipo tra gli ostacoli, essere agili, equilibristi, talentuosi, al momento opportuno fare la cosa giusta, che quasi sempre è l’unica possibile. Click To Tweet

Muoversi in anticipo sulla conseguenza, vuol dire modificarla, quello che accadrà non è più ciò che tu hai previsto. Il futuro in fondo, è quello che hai generato assecondando col movimento la tua previsione.


 

Anna Pompilio


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ID Immagine 1: 14889675. Diritto d'autore: tolokonov
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