Il concetto in sé appare piuttosto semplice quando si declina la definizione di manutenzione predittiva.
Infatti, la manutenzione predittiva è una metodologia che utilizza l’analisi dei dati per prevedere quando si verificherà un guasto di un macchinario o di un impianto. Questo consente di intervenire in anticipo per evitare il guasto, riducendo i tempi di inattività e i costi di manutenzione.
Nel contesto del magazzino logistico, la manutenzione predittiva può consentire di monitorare i macchinari e i sistemi di automazione, nonché le condizioni ambientali.
In questo modo, è possibile identificare eventuali anomalie o tendenze che potrebbero indicare un guasto imminente.
Basterebbero queste poche righe per giustificare il grande interesse che si è creato intorno a questo approccio, ma quale è la sua applicazione pratica?
Come funziona e quali i vantaggi
La manutenzione predittiva si basa sull’analisi di una serie di dati, che possono includere dati di prestazione del macchinario, come vibrazioni, temperatura, consumo energetico, ecc., dati di utilizzo del macchinario, come ore di funzionamento, cicli di lavoro, ecc., dati ambientali, come temperatura, umidità, ecc.
Sono pertanto necessari sensori installati sui macchinari, in grado di misurare le variazioni dei diversi parametri nonché la disponibilità di serie storiche di manutenzione ed utilizzo.
Questi dati vengono analizzati utilizzando algoritmi di apprendimento automatico per identificare modelli e tendenze che potrebbero indicare eventuali spie di un problema imminente.
Tutto ciò offre una serie di vantaggi per i magazzini logistici, tra cui la riduzione dei tempi di inattività. La possibilità di intervenire in anticipo sui guasti evita le interruzioni della produzione, con un conseguente aumento dell’efficienza del magazzino.
Positiva è anche la ricaduta sui costi di manutenzione in quanto il nuovo approccio consente di ridurre le spese di manutenzione generali, che spesso viene eseguita in modo eccessivo o inadeguato.
Inoltre, la possibilità di identificare in anticipo i guasti consente di ridurre il rischio di incidenti e lesioni aumentando la sicurezza.
Le applicazioni al magazzino logistico
La manutenzione predittiva può essere applicata a una vasta gamma di macchinari e impianti utilizzati nei magazzini logistici.
A titolo d’esempio essa può coinvolgere il monitoraggio delle condizioni dei motori, che sono una delle componenti più costose e importanti di un magazzino logistico, degli impianti di sollevamento e movimentazione, per identificare eventuali anomalie nel loro funzionamento con congruo anticipo.
Stessa indicazione può valere per il controllo costante dei sistemi di automazione e persino delle condizioni ambientali che influiscono sul funzionamento dei macchinari e dei sistemi in generale.
Essa può comprendere anche le condizioni dei sistemi IT, identificando potenziali problemi come i malfunzionamenti dei server o dei software, dando la possibilità di intervenire in anticipo per prevenire le interruzioni delle attività
L’IA, il vero salto di qualità
L’intelligenza artificiale (AI) gioca un ruolo fondamentale nella manutenzione predittiva contribuendo a compiere un reale salto di qualità al nuovo approccio.
Gli algoritmi di AI vengono utilizzati per analizzare i dati raccolti dai sensori e dai sistemi di monitoraggio, per identificare modelli e tendenze che possono indicare un potenziale guasto.
L’AI consente di migliorare l’accuratezza e la robustezza delle previsioni di manutenzione potendo gestire i dati provenienti da una varietà di fonti, come sensori, sistemi di monitoraggio e sistemi IT. Gli algoritmi di AI sono capaci di integrare e analizzare questi dati in modo efficiente e accurato.
Attraverso l’AI è possibile identificare modelli e tendenze nascosti superando la complessità e le difficoltà dell’interpretazione dei dati raccolti.
In tal modo è possibile adattare le previsioni alle condizioni reali migliorandone l’attendibilità.
Timori e resistenze
Le applicazioni legate alla manutenzione predittiva stano tuttavia incontrando una certa resistenza legata innanzitutto ai costi che la sua adozione comporta sia per l’installazione dei sensori e dei sistemi di monitoraggio, sia per l’implementazione della tecnologia AI.
Da considerare inoltre le difficoltà dovute alla complessità di questa tecnologia anche nella sua gestione per cui le aziende devono avere le competenze e le risorse necessarie per il suo allestimento ed utilizzo.
Esiste, infine, una resistenza al cambiamento che alcune aziende manifestano riluttanti a cambiare il proprio approccio tradizionale alla manutenzione.
Nonostante queste resistenze, la manutenzione predittiva è una tecnologia emergente che sta rapidamente guadagnando consensi in forza dei vantaggi, offerti rispetto agli altri approcci, che possono aiutare le aziende a migliorare l’efficienza e la produttività dei propri magazzini.
