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Tecnologie empatiche

Industria 4.0

Manutenzione predittiva: come ottimizzare la produzione e garantire la sicurezza

Grazie alla raccolta di dati in tempo reale e all’analisi degli stessi, la manutenzione predittiva permette di prevedere i guasti e programmare interventi ancora prima che i problemi si verifichino

La manutenzione dei macchinari industriali è fondamentale per il rispetto degli standard di sicurezza sul lavoro e delle normative in vigore. Nel corso degli ultimi decenni questa pratica ha subito un’evoluzione significativa, passando da un approccio reattivo a uno proattivo, con la crescente adozione della manutenzione predittiva.

La manutenzione predittiva si basa sull’analisi dei dati raccolti dai macchinari per prevenire guasti improvvisi, in modo da migliorare non solo gli standard produttivi, ma anche e soprattutto quelli di sicurezza.

In questo articolo esploreremo insieme a Neosperience il concetto di manutenzione predittiva, le sue applicazioni sul campo e l’importanza della sicurezza sul lavoro in questo contesto.

Cos’è la manutenzione predittiva?

Grazie alla raccolta di dati in tempo reale e all’analisi degli stessi, la manutenzione predittiva (predictive maintenance in inglese) permette di prevedere i guasti e programmare interventi ancora prima che i problemi si verifichino.

In questo modo le aziende manifatturiere possono massimizzare l’efficienza e minimizzare i costi di manutenzione, contribuendo così al miglioramento generale della produzione e alla riduzione dei rischi associati ai guasti.

Occorre a questo punto fare chiarezza sulla distinzione tra manutenzione preventiva e manutenzione predittiva, termini spesso usati intercambiabilmente ma che indicano procedure differenti.

La manutenzione predittiva utilizza componenti aggiuntive come sensori e valvole per monitorare le condizioni effettive dei macchinari e programmare gli interventi quando si superano determinati valori di allerta o usura, ottimizzando il servizio in base a dati reali.

Al contrario, la manutenzione preventiva interviene prima che si verifichi qualunque tipo di anomalia, basandosi non tanto sull’usura dei macchinari stessi, quanto su stime, pianificazioni cicliche o indicazioni fornite dai produttori.

Manutenzione predittiva e sicurezza sul lavoro

Come già anticipato, un aspetto fondamentale della manutenzione predittiva è la sua stretta correlazione alla sicurezza sul lavoro.

La prevenzione dei guasti e dei malfunzionamenti è di importanza cruciale, soprattutto nei settori industriali più sensibili dove i lavoratori sono sottoposti a maggiore rischio di infortuni o inalazione di sostanze nocive.

In Italia le normative come il Decreto Legislativo 81/08 (Testo unico sulla salute e sicurezza sul lavoro) richiedono che le attrezzature di lavoro siano soggette a idonea manutenzione per garantire la sicurezza nel tempo, in modo da eliminare “quanto più rapidamente possibile, i difetti rilevati che possano pregiudicare la sicurezza e la salute dei lavoratori” (art. 64).

La manutenzione predittiva gioca un ruolo significativo nell’adempimento di tali obblighi: contribuisce infatti a guadagnare un margine di vantaggio che si può rivelare vitale per prevenire situazioni pericolose e a mantenere la sicurezza anche in ambienti industriali complessi.

Tecnologie abilitanti

Utilizzate singolarmente o in combinazione, in base alle esigenze di ogni singola impresa, le tecnologie correlate all’Industria 4.0 rappresentano un salto qualitativo nella gestione e nell’ottimizzazione delle attività di manutenzione dei macchinari.

Cogliere le opportunità di questa portata innovativa è un investimento a lungo termine che permette alle imprese di migliorare la qualità e l’efficienza degli interventi da parte dei tecnici e ridurre i costi di ispezione degli impianti, offrendo d’altro canto ai clienti un servizio più efficace, sicuro e tempestivo.

Tra le tecnologie abilitanti legate alla manutenzione predittiva troviamo in primis l’Internet of Things (IoT), che permette a oggetti e macchinari “intelligenti” di raccogliere e trasmettere dati in tempo reale, facilitando la gestione e il monitoraggio da remoto tramite IoT Board.

Una IoT Board è una piattaforma dedicata alla gestione della manutenzione dei macchinari industriali, in grado di fornire una visione d’insieme dello stato delle attrezzature e dell’ambiente circostante e allertare tempestivamente in caso di anomalia grazie all’implementazione di modelli di analisi basati sul Deep Learning.

A queste tecnologie si aggiunge la blockchain: trasparente, decentralizzata e scalabile per natura, quest’ultima interviene nell’ambito della manutenzione predittiva ove ci sia la necessità di aggiungere, tramite Smart Contract, un ulteriore livello di protezione per l’autenticità dei dati raccolti dai macchinari industriali.

Quest’ultima precauzione può essere particolarmente utile nei settori industriali più delicati, come l’industria medica o chimico-farmaceutica, dove è vitale assicurarsi che i dati elaborati per prevenire criticità nella catena produttiva non siano stati compromessi o manipolati da attori terzi.

Alisea Remotair: la tecnologia Neosperience per la manutenzione predittiva

Alisea, azienda numero uno in Italia nella gestione degli impianti di trattamento dell’aria, si è rivolta a Neosperience per lo sviluppo di Remotair, una linea di prodotti a controllo remoto per il mercato della manutenzione e pulizia degli impianti di trattamento dell’aria.

Abbiamo sviluppato per Alisea un modello di IoT Board sull’infrastruttura in cloud di Amazon Web Services, in grado di analizzare in tempo reale i dati provenienti dagli impianti e inviarli a una dashboard condivisa tra tecnici e clienti.

Remotair, unico nel suo genere, è oggi un asset differenziante che permette ad Alisea di distinguersi dai competitor e offrire ai clienti servizi avanzati di manutenzione predittiva.

Scopri di più sul progetto realizzato da Neosperience per Alisea e sulla nostra offerta di Industrial IoT.

Conclusioni

La manutenzione predittiva è una delle applicazioni più importanti dell’Industria 4.0, in virtù soprattutto della possibilità di migliorare l’efficienza operativa e la sicurezza sul lavoro.

Come dimostra il progetto realizzato da Neosperience per Alisea, l’adozione di tecnologie come l’Internet of Things e le infrastrutture in Cloud abilita una gestione più intelligente dei macchinari, così da prevedere tempestivamente guasti e malfunzionamenti.

Questo approccio proattivo alla produzione industriale, se implementato correttamente, rappresenta un concreto passo in avanti verso un ambiente di lavoro più sicuro e affidabile.

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