Industria 4.0

Asset Management 4.0: la gestione della manutenzione degli impianti per un’organizzazione più efficace delle attività produttive

Nel quadro dei percorsi di digital transformation delle imprese manifatturiere, anche la digitalizzazione della gestione degli asset assume una rilevanza prioritaria: è il momento di rendere più aperto tutto quel patrimonio di  dati che arriva dalla produzione e di integrarlo con i sistemi IT aziendali

12 Mag 2020

Maria Teresa Della Mura

Giornalista

Il mondo del manifatturiero sta attraversando un momento di cambiamento radicale che tocca tutti i dipartimenti e le funzioni aziendali. Uno scenario in profonda trasformazione nel quale è inevitabilmente coinvolta anche la gestione degli asset aziendali.

È evidente come, in tutti i settori del manifatturiero, vi sia una crescente attenzione alle tematiche della manutenzione, sia essa autonoma, reattiva, programmata o predittiva, come diretta conseguenza di un altrettanta crescente adesione ai paradigmi dell’Industria 4.0.  L’adozione di leve tecnologiche quali l’Internet of Things e la data analytics aiuta le imprese ad acquisire una maggiore agilità scostandosi da un approccio, ormai obsoleto, della gestione degli asset basato sul principio del “run to failure”, ovvero di interventi solo in caso di guasto.

Asset Management: uscire dai silos

Nel quadro dei percorsi di digital transformation delle imprese manifatturiere, anche la digitalizzazione della gestione degli asset assume una rilevanza prioritaria. Le opportunità sono evidenti: Edge Computing, applicazioni web e mobile SaaS, Cloud, per non parlare di Intelligenza Artificiale, Machine Learning e Digital Twin consentono di portare efficienza operativa alle imprese con livelli mai sperimentati prima, spingendo i responsabili aziendali a richiedere ai responsabili delle operation miglioramenti importanti anche nella gestione degli asset.

Il tema è tutt’altro che banale richiedendo importanti interventi sia sulle risorse interne, sia verso fornitori e partner. A livello interno, è necessario attivare nuovi percorsi di formazione e promuovere la comunicazione e la collaborazione tra le diverse figure professionali che operano lungo la linea di produzione, oltre che con fornitori e system integrator.

È il momento di rendere più aperto tutto quel patrimonio di  dati che arriva dalla produzione e di integrarlo con i sistemi IT aziendali. Oggi i CMMS (Computerized Maintenance Management Systems) consentono integrazioni con ERP e MES, anche attraverso l’IIoT (Industrial Internet of Things) e addirittura con i marketplace dei fornitori di parti ricambio. Eppure, troppe aziende ancora utilizzano sistemi basati su carta o file Excel, oppure CMMS solo per la gestione delle operazioni di manutenzione, ignorando il valore che questi sistemi possono apportare se integrati correttamente con l’infrastruttura aziendale, dalla schedulazione alla logistica.

Il nuovo approccio alle operation si basa sulla capacità di gestire la produzione attraverso l’integrazione dei dati operativi tra cui ad esempio il monitoraggio delle condizioni delle risorse e dei consumi energetici. Una soluzione completa di controllo e visualizzazione fornisce informazioni in tempo reale alle unità produttive distribuendole agli operatori di linea o ai manutentori, facilitandone la capacità di intervento. È un approccio che di per sé, grazie all’integrazione di tecnologie, facilita e semplifica processi e organizzazione.

Verso la manutenzione predittiva

Non c’è dubbio che quando si parla di Industria 4.0 e di trasformazione digitale la manutenzione predittiva sia una delle declinazioni a cui si pensa spesso. Tuttavia, è importante capire cosa essa sia davvero. Ancora molte imprese confondono la manutenzione predittiva con quello che viene definito “Condition Based Monitoring”, ovvero il monitoraggio delle condizioni operative attraverso cui si controllano i parametri operativi dei macchinari, confrontandoli con le soglie fissate: in caso di scostamenti eccessivi, i responsabili delle operation o i tecnici di manutenzione ricevono degli alert che richiamano alla necessità di intervento su una specifica macchina o linea. La manutenzione predittiva, invece, utilizza algoritmi di machine learning applicandoli ai dati operativi degli impianti per predire ciò che accadrà in un determinato arco di tempo. Il punto di forza della manutenzione predittiva non è solo l’accuratezza delle previsioni, ma la possibilità di integrare i risultati del modello predittivo con i processi di manutenzione aziendale e con l’attività delle funzioni correlate, dagli acquisti al magazzino. Né in un caso né nell’altro stiamo parlando di soluzioni plug and play: entrambe richiedono un’attenta analisi tecnico-progettuale preliminare per poter dare i risultati attesi. In realtà, il Condition Based Monitoring potrebbe essere il passaggio preliminare che anticipa una vera e propria strategia di manutenzione predittiva. Una volta fissati i parametri e i limiti operativi, i dati raccolti durante il monitoraggio vanno ad alimentare i modelli di machine learning per arrivare alla determinazione degli algoritmi predittivi.

Focus sui dati

Ma c’è di più. I dati non sono raccolti esclusivamente dagli impianti. Già ora, in una prospettiva sempre più frequente, gli stessi lavoratori delle linee di produzione possono trasformarsi in collettori di dati grazie, ad esempio, all’utilizzo di caschi integrati con un hardware intelligente e connesso, abilitando funzionalità di acquisizione immagini ad alta risoluzione o di chat in tempo reale, con un approccio sempre più integrato alla manutenzione.

I dati sono la chiave sulla quale si basa un processo di manutenzione predittiva: raccolti in tempo reale dalle macchine e dagli stessi operatori di linea costituiscono la base sulla quale è poi possibile prendere decisioni orientate al miglioramento complessivo dei processi di manutenzione. Una volta analizzato lo stream dei dati, gli algoritmi predittivi sono in grado di determinare il comportamento di un macchinario, prevedendone possibili malfunzionamenti anche sulla base di raffronti con i dati storici. L’obiettivo è pianificare gli interventi di manutenzione prima che il guasto si verifichi con evidenti benefici in termini di riduzione dei fermi macchina indesiderati, di gestione delle parti di ricambio, miglioramento dell’efficienza operativa. E su tutti un ulteriore innegabile vantaggio: intervenire prima che il guasto si verifichi consente di prolungare la vita utile del macchinario, cosa che ha una evidente valenza economica per l’impresa.

Focus sull’uomo

Come accennato all’inizio, non stiamo parlando di un cambiamento banale, ma di una svolta radicale che richiede alle persone di acquisire competenze, un nuovo approccio al lavoro, con un processo decisionale incentrato sui dati. Per questo motivo, il contributo dei tecnici di manutenzione e degli operatori è indispensabile anche in tutte le fasi di training degli algoritmi e di definizione delle soglie di operatività dei macchinari e delle linee.

In un’ottica di smart collaboration, è importante che sia stimolata la collaborazione con le altre funzioni che vengono coinvolte nella ridefinizione dei processi di asset management, così come è indispensabile che gli stessi operatori siano dotati di strumenti adeguati, da CMMS moderni ad App di manutenzione per dispositivi mobile. La logica è quella di un miglioramento continuo delle operation, supportato da un uso sempre più attento delle tecnologie, dei dati e delle informazioni che ne derivano.

La visione di Agomir

È questo scenario nel quale si muove Agomir, system integrator con sede a Lecco, che ha sviluppato InteGRa.Asset, soluzione dedicata proprio all’Asset Management in ambito Industria 4.0 .

“Siamo consapevoli dell’importanza di affrontare il tema della manutenzione e della predictive maintenance in particolare con un approccio diverso rispetto al passato – spiega Giorgio Panizza, Responsabile dei Progetti Gestionali – “Un approccio più consapevole: per questo parliamo delle quattro facce della manutenzione. La manutenzione è un costo e questo è un aspetto inevitabile, così come non è discutibile il fatto che sia un obbligo dettato dalle norme di Qualità, Ambiente e Sicurezza. Ma costi e norme rappresentano anche un’opportunità di risparmio e di miglioramento dell’operatività in azienda, così come una precisa richiesta anche da parte dei clienti. Soprattutto, se condotta correttamente, la manutenzione degli impianti evita invecchiamento precoce, rotture, fermi macchina e può inoltre migliorare la capacità produttiva”.

Da questa consapevolezza è nato il progetto InteGRa che affonda le sue radici già nel 2004, quando venne avviata una prima collaborazione con i laboratori di ricerca del Politecnico di Milano, fino ad arrivare alla progettazione di InteGRa.Asset, sempre con un costante confronto con l’Osservatorio TeSeM (Tecnologie e Servizi per la Manutenzione).

InteGRa.Asset è una soluzione nativamente web, basata sull’acquisizione e capitalizzazione dei dati acquisiti «on field» in ottica di manutenzione programmata e predittiva, adeguata sia a piccole-medie imprese, sia per le realtà con migliaia di asset da tenere sotto controllo e squadre composte da decine di manutentori.
Flessibile e personalizzabile, consente di tenere monitorati i costi relativi alle attività di manutenzione pianificando sia i fermi macchina sia le manutenzioni programmate, responsabilizzare supervisori e operatori, gestire la disponibilità dei ricambi a magazzino e produrre reportistiche adeguate e conformi alle normative vigenti.

È dunque una soluzione che risponde alle necessità di diverse funzioni aziendali, dalla direzione al controllo di gestione, dagli uffici tecnici ai responsabili della manutenzione sia interni sia esterni.

Dotata di una interfaccia intuitiva che non richiede lunghi tempi di formazione del personale, la soluzione non si limita alla segnalazione o presa in carico degli interventi, ma dispone di un archivio che consente la consultazione dei dati storici, utili per un supporto decisionale coerente ed efficace.

L’aspetto più interessante di InteGRa.Asset è la sua capacità di integrarsi con i sistemi informativi aziendali, (dall’ERP al CRM, dal MES alle soluzioni di Business Intelligence), con il risultato di garantire la condivisione delle informazioni, un maggiore controllo sui processi di approvvigionamento e sulla movimentazione del materiale, una costante interazione tra produzione e manutenzione, uno snellimento dei flussi operativi.

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Maria Teresa Della Mura
Giornalista

Giornalista, da trent’anni segue le tematiche dell’innovazione tecnologica applicata ai modelli e ai processi di business.Negli ultimi anni si è avvicinata al mondo dell’Internet of Things e delle sue declinazioni in un mondo sempre più coniugato in logica smart: smart manufacturing, smart city, smart home, smart health.

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