La manutenzione predittiva nella fabbrica intelligente – Aggity

La manutenzione predittiva è una tecnica avanzata utilizzata nell’Industria 4.0 e, nello specifico, nella Smart Factory, che utilizza dati, sensori e analisi per prevedere gli errori e i guasti che possono verificarsi nei macchinari e nelle attrezzature industriali, in modo che la fabbrica possa anticipare la loro soluzione.

Scopri come la manutenzione predittiva aumenta l’efficienza e riduce i costi nella Smart Factory.

aggity è una delle aziende con maggiore esperienza negli ambienti Smart Factory. È specializzata nell’ammodernamento delle fabbriche tradizionali, guidandole verso l’Industria 4.0 con soluzioni innovative quali Fabbrica intelligente di aggity che, grazie all’uso del Internet delle cose (IoT)Big Data o Intelligenza Artificiale, fornisce un sistema completo, moderno, configurabile e modulare per gestire e controllare le attività di produzione, la qualità, i materiali e, ovviamente, la manutenzione intelligente della fabbrica. Questo massimizza la produttività e ottimizza la gestione degli asset industriali.

Queste soluzioni sono essenziali negli ambienti industriali per migliorare l’efficienza operativa e aumentare la durata delle apparecchiature, il che si traduce in una riduzione dei costi di manutenzione. Inoltre, l’implementazione della manutenzione predittiva in un impianto di produzione presenta altri vantaggi, come la riduzione dei tempi di fermo e il miglioramento della produzione e dell’efficienza energetica. Ma come funziona la manutenzione predittiva nella Smart Factory e quali vantaggi offre?

Raccolta dati

Per far sì che un processo di manutenzione predittiva o una manutenzione predittiva per avere successo, è necessario alimentarlo con i dati. Le attrezzature e le macchine che compongono una Smart Factory sono dotate di innumerevoli sensori industriali che ne monitorano costantemente il funzionamento.

Il monitoraggio degli asset industriali fornisce dati rilevanti come la temperatura di funzionamento dei macchinari industriali, il consumo energetico o la perdita di efficienza operativa di una macchina. Tutti questi dati vengono trasmessi in tempo reale a una piattaforma di gestione dei dati che archivia ed elabora le informazioni.

Analisi dei dati

Da questo momento in poi, grazie all’uso di algoritmi, viene effettuata un’analisi dei dati in tempo reale per identificare schemi e anomalie che possono verificarsi nei macchinari industriali, molti dei quali passerebbero inosservati a un lavoratore. Questi algoritmi possono rilevare cambiamenti impercettibili che un operatore umano potrebbe non notare, come ad esempio un aumento della temperatura di un motore.

Rilevamento delle anomalie

Il rilevamento delle anomalie è quindi uno dei principali punti di forza di un sistema di manutenzione predittiva. Grazie alla capacità dei sistemi intelligenti di monitoraggio della fabbrica di identificare modelli e dati insoliti, i manager possono scoprire i problemi che interessano le macchine o le attrezzature. In questo caso, la piattaforma avviserà i responsabili della manutenzione affinché adottino misure preventive prima che si verifichi un guasto grave alla macchina.

Modelli predittivi

Una delle chiavi dell’analisi predittiva necessaria per sviluppare la manutenzione predittiva risiede nella creazione di modelli basati su dati storici e modelli ricorrenti. Ad esempio, grazie all’uso dei big data nella manutenzione e alle tecnologie di analisi avanzate, gli algoritmi che compongono la piattaforma sanno quando un pezzo di una determinata macchina deve essere sostituito.

Grazie a questa diagnosi predittiva, gli operatori della Smart Factory possono pianificare e programmare la manutenzione in modo più efficiente e nei momenti più opportuni, evitando fermi macchina non programmati. Inoltre, tutti gli interventi di manutenzione degli asset sono controllati e gestiti attraverso la piattaforma.

Miglioramento della produttività

L’integrazione di un sistema di manutenzione predittiva in una Smart Factory consente di aumentare la produttività riducendo i tempi di fermo, migliorando la pianificazione e ottimizzando la produzione. Questo si traduce in un aumento dei rapporti di produzione e in una maggiore capacità di adattarsi alla domanda e alle circostanze del mercato, con conseguente miglioramento della redditività della fabbrica.