Manutenzione predittiva
Manutenzione predittiva
La manutenzione predittiva rappresenta una particolare tipologia di manutenzione preventiva: consiste nel monitoraggio costante delle condizioni di un asset attraverso l’applicazione su di esso di particolari sensori.
Questi ultimi forniscono dati in tempo reale che, adeguatamente processati ed elaborati attraverso modelli matematici appropriati ed algoritmi dedicati, possono essere utilizzati per predire quando e come l’asset avrà bisogno di un’azione manutentiva con l’obiettivo di prevenire guasti ed eventualmente fermi.
La manutenzione predittiva si basa sulla possibilità di rilevare in tempo reale la vita utile di parti importanti di un impianto al fine di sfruttare al massimo il loro periodo di funzionamento. In questo modo si minimizzano i costi di manutenzione e si ottimizza la disponibilità del macchinario, aumentandone la disponibilità e la produttività ed offrendo al manutentore la possibilità di pianificare al meglio e nei momenti più opportuni i propri interventi.
Il metodo si basa su due prerequisiti essenziali: l’esistenza di un indicatore che possa valutare la ridotta resistenza al guasto del componente e la disponibilità di un intervallo di tempo adeguato tra la rilevazione di quest’ultimo e il guasto.
Manutenzione predittiva: vantaggi e caratteristiche
Mediante l’analisi di dati rilevati attraverso dispositivi IIoT installati, CAAR è in grado di supportare i propri clienti nell’implementazione della manutenzione predittiva per l’analisi continua dello stato delle attrezzature durante il loro normale ciclo di lavoro per ridurre la probabilità di occorrenza di guasti imprevisti della macchina.
La nostra azienda ha sviluppato un metodo di lavoro che rende possibile l’implementazione della manutenzione predittiva su qualsiasi asset industriale, anche quelli che meno si prestano alla digitalizzazione dei dati.
L’impiego della manutenzione predittiva presenta enormi vantaggi, uno su tutti la riduzione dei tempi di fermo macchina intercorrenti dal verificarsi del guasto al momento dell’avvenuto ripristino della macchina, con l’ovvia conseguenza di una maggior produttività.
Va ricordato inoltre che un guasto o un malfunzionamento improvviso possono anche generare condizioni pericolose per l’operatore, mettendo a rischio la sicurezza del lavoratore.
Infine, sfruttando la potenza dei dati IIoT raccolti attraverso i sensori presenti sul macchinario, i progettisti possono utilizzare tali informazioni per estendere la durata di vita delle risorse, migliorare la durata e affidabilità delle attrezzature e costruire macchine più efficienti per il futuro.
