L’attuale scenario di mercato, caratterizzato da una accresciuta competizione internazionale e da cicli produttivi sempre più rapidi e ristretti, richiede agli attori del mondo industriale di sbagliare pochissimo, anzi, il meno possibile. Gli errori in fase di consegna e produzione devono essere limitati al massimo, così come i fermi macchina e gli inconvenienti di qualsiasi tipo: in caso contrario i contraccolpi economici rischiano di essere tali da minare la competitività aziendale, ancora di più rispetto al passato. Una capacità di questo tipo, è facile da capire, può essere assicurata soltanto da una massiccia iniezione di tecnologia digitale, che permetta di automatizzare i controlli ed evitare i classici problemi di una tradizionale produzione industriale. Fortunatamente l’avvento all’interno dei contesti industriali dei paradigmi di Industria 4.0 e dello Smart manufacturing può consentire alle imprese di perseguire una strategia di questo tipo.
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I benefici della manutenzione predittiva
In particolare, uno dei benefici principali derivanti dall’introduzione dell’Industrial IoT è rappresentato dalla manutenzione predittiva, nota anche come predictive maintenance o Intelligent Maintenance. In buona sostanza si tratta di una manutenzione intelligente capace – grazie alla continua analisi dei dati messi a disposizione dai macchinari connessi alla rete – di limitare i potenziali problemi delle macchine industriali. Più precisamente, sono due i principali vantaggi che possono essere assicurati dalla corretta implementazione di una strategia di predictive maintenance: innanzitutto quello di prevedere quando i guasti potrebbero verificarsi ma, anche, quello di riuscire a impedirne l’arrivo. In entrambi i casi il risultato finale è quello di minimizzare gli interventi manuali sugli apparati e dispositivi industriali, riducendo così i costosi fermi macchina e fermi impianto, nonché le spese per i ricambi. Più sul lungo termine le imprese industriali possono contare su un prolungamento del ciclo di vita utile delle proprie macchine, riducendo altresì i costi legati all’immobilizzo in magazzino delle parti di ricambio. In conclusione, le imprese che riescono ad applicare con coerenza una strategia di questo tipo possono contare su un evidente risparmio in termini di costi di manutenzione e un notevole guadagno di produttività.
La IoT Orchestration di Avantune
Ma da un punto di vista infrastrutturale, mettere in piedi una corretta Predictive Maintenance è tutt’altro che semplice e scontato, considerata l’eterogeneità di macchinari e soluzioni presenti nei reali contesti industriali. A questa esigenza risponde Powua, una apposita piattaforma sviluppata da Avantune per l’IoT Orchestration: una delle principali capacità è quella di integrare i dati dei PLC (Programmable Logic Controller) e dei sensori esistenti, che possono poi essere connessi a fonti di dati ERP. Powua, inoltre, è nativamente equipaggiato per offrire alle aziende industriali una manutenzione predittiva scalabile, che elimina cioè la necessità di possedere al proprio interno un team di data scientist dedicato. Più nel dettaglio la piattaforma è in grado di raccogliere informazioni in tempo reale sulla “salute” delle apparecchiature per analizzare e valutare correttamente il loro stato, nonché per prevedere i modelli di errore e identificare le cause dei problemi.
Powua consente anche di creare un programma di manutenzione che esegue ispezioni e controlli di routine per evitare guasti e persino di ottimizzare il consumo di energia, gestendo in modo intelligente i macchinari. Grazie all’utilizzo di questo strumento, una realtà importante come Ferrero Canada ha ottenuto l’eliminazione dei tempi di inattività non programmati causati dai guasti, con un conseguente aumento della capacità produttiva e una riduzione delle spese di manutenzione. La multinazionale dolciaria è riuscita anche a ottenere una estensione della durata effettiva delle macchine, portando a casa un significativo aumento del ROI sugli investimenti.
L’intelligenza artificiale di Powua
Un ulteriore supporto allo sviluppo di una efficace strategia di Predictive Maintenance può arrivare dallo sfruttamento di una delle tecnologie più innovative degli ultimi anni, vale a dire l’intelligenza artificiale. La possibilità di mettere in correlazione tra loro i dati in maniera automatica può infatti rivelarsi fondamentale per prevenire problemi e scovare i malfunzionamenti futuri degli impianti industriali. In quest’ottica Avantune propone il modulo Analytics di Powua: si tratta di una soluzione che, grazie a un’interfaccia web semplice e intuitiva e a una serie di procedure guidate permette all’utente di estrarre in autonomia le informazioni rilevanti da qualsiasi fonte di dati strutturati e visualizzarle attraverso viste, dashboard e report personalizzabili. In particolare, in ambito Industria 4.0, il modulo Analytics di Powua consente di raccogliere in tempo reale informazioni preziose sulla “salute” dei macchinari e analizzarne correttamente il loro stato, creando una previsione immediata dei modelli di errore. Come tipico dei software di AI, anche nel modulo Analytics di Powua i risultati dell’analisi predittiva sono caratterizzati da livelli di affidabilità crescenti nel tempo, man mano che nuovi dati vengono incorporati nei modelli, affinandone così il funzionamento. Contribuendo così ulteriormente all’eliminazione dei tempi di fermo non programmati e a tutti gli altri benefici della manutenzione intelligente.
