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Industria 4, ecco i pilastri di Roland Berger per la manutenzione predittiva

L’analisi della società di consulenza strategica: l’approccio “predictive in real time” potrà portare grandi benefici a chi deciderà di utilizzarlo. Le parole d’ordine per trarne il massimo dei vantaggi saranno interconnettività, digital data, automazione e creazione di valore

21 Gen 2019

Il principio è lo stesso che viene applicato in campo medico quando si raccomanda ai pazienti che “prevenire è meglio che curare”. Anche nell’industria 4.0, prevenire i guasti è molto più vantaggioso che dover intervenire una volta che si sono già verificati. Ad analizzare il fenomeno della predictive maintenance è un recente studio di Roland Berger, “Predictive Maintenance: from data collection to value creation”, che sottolinea come adottare l’approccio della manutenzione predittiva può essere di importanza fondamentale per ridurre drasticamente l’insorgere di imprevisti nelle fasi di produzione, purché si tengano presenti e si seguano quattro principi fondamentali: interconnettività, digital data, automazione e creazione del valore.

A confermare il fatto che si tratti di un settore “caldo” dal punto di vista del business c’è un dato: il mercato complessivo della manutenzione predittiva, secondo società di consulenza strategica, arriverà nel 2022 a valere tra i 6,3 e gli 11 miliardi di dollari, imponendo un cambiamento significativo ai processi industriali. 

“Ad oggi la manutenzione funziona ‘a chiamata’ ovvero solo dopo l’insorgenza di uno o più guasti – spiega Roland Berger in una nota – Mentre quella ‘preventive’ e quella ‘condition-based’ funzionano o su base empirica o statistica e non tengono dunque conto in tempo reale delle condizioni concrete dei macchinari o dei sistemi produttivi”.

Ma per sfruttare al meglio le opportunità offerte dalla manutenzione predittiva Roland Berger individua quattro “pilastri” della digitalizzazione che potranno abilitare i cambiamenti organizzativi e culturali richiesti alle aziende. 

Si tratta dell’interconnettività, principio per il quale ogni componente produttivo è dotato di sensori specifici per la misurazione dello “stato di salute” attraverso la raccolta in tempo reale di dati puntuali. Il secondo pilastro è quello dei digital data, grazie al quale l’analisi dei dati raccolti avviene tramite l’utilizzo delle più sofisticate tecniche di big data analysis. A seguire l’Automazione, cioè l’adozione di macchinari di nuova generazione dotati di tecnologie di self-learning, che permette di evitare l’insorgere della maggior parte dei danni altrimenti possibili. Infine la Creazione di valore, cioè l’accesso immediato e in remoto ai macchinari che riduce drasticamente tempi e costi delle operazioni di manutenzione.

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