La Predictive Maintenance, ossia il monitoraggio e il controllo di infrastrutture automatizzate, è uno strumento fondamentale per la gestione, il risparmio e l'ottimizzazione delle risorse.
I costi sempre più accessibili di soluzioni di Predictive Maintenance rendono, inoltre, questa attività non più appannaggio solo di grandi impianti o centri di logistica. Con la Predictive Maintenance le Pmi e imprese di qualunque dimensione possono monitorare lo stato di salute delle risorse in modo automatizzato, lasciando management e operatori liberi di concentrarsi su attività più performanti.
Duplice vantaggio della Predictive Maintenance
Le soluzioni di Predictive Maintenance sono basate su componenti hardware e software che fanno capo a soluzioni di raccolta, analisi e gestione dei dati. Il duplice vantaggio delle soluzioni di Predictive Maintenance è legato proprio a queste due fasi. Da una parte le piattaforme di manutenzione predittiva effettuano un controllo continuo, garantendo il monitoraggio costante degli impianti, dall'altro consentono di accumulare dati e informazioni, che permettono di analizzare le variazioni o i rallentamenti nei processi di magazzino.
Per esempio, se in un deposito logistico sono presenti diversi processi automatizzati non controllati dal personale, piccoli guasti o tempi diversi di rotazione dei macchinari possono generare problemi o ritardi. I dati raccolti con la Predictive Maintenance consentono ai responsabili di magazzino di calendarizzare la supervisione preventiva dei macchinari per renderli sempre più efficienti.
Vantaggi 'intangibili' della Predictive Maintenance
Le soluzioni di Predictive Maintenance, quindi, servono principalmente per liberare gli addetti da interventi non indispensabili. Alla loro massima efficienza le piattaforme di Predictive Maintenance rendono autonomi i processi automatizzati, limitando al minimo gli interventi del personale, generando così un risparmio/guadagno con l'ottimizzazione delle risorse. Ma i vantaggi della manutenzione predittiva sono diversi. Il primo è ovviamente il controllo costante dello stato di salute di un macchinario o di un processo. Questo monitoraggio continuo consente, quindi, di prevenire i problemi e i danni, aumentando così i cicli di vita dei macchinari, garantendo un risparmio per la manutenzione e per le parti di ricambio.
Senza ripeterci sui vantaggi 'intangibili', come per esempio la creazione di uno 'storico' dettagliato su ciascun impianto oppure la possibilità di utilizzare la massa di dati raccolti per avere una visione globale del business. In sostanza, un altro pillar della Digital Supply Chian è la Predictive Maintenance, capace di massimizzare la digitalizzazione delle attività di monitoraggio/controllo degli impianti di magazzino.
Sfruttare i dati della Predictive Maintenance
C'è un problema però. Secondo una ricerca condotta da ARC Research, le aziende che attuano politiche di Predictive Maintenance non le sfruttano completamente. L'indagine, infatti, ha indicato che sebbene il 65% degli alert generati dalle soluzioni di manutenzione predittiva venga trasferito a un operatore, solo il 23% di quegli alert entra in termini di dati/informazione nei sistemi gestionali dell'azienda. Questo significa perdere quantità di dati sugli interventi, sui guasti, sulle manutenzioni, riducendo così le opportunità offerte della Predictive Maintenance.
Soluzioni di Predictive Maintenance scalabili e modulari
Per le aziende, quindi, è importante individuare un partner tecnologico che disponga di piattaforme di integrazione dei dati, che sappiano raccoglierli, analizzarli e immetterli automaticamente nel sistema decisionale di gestione. IoT, Learning Machine, Predictive Maintenance, Intelligenza Artificiale, Big Data, Blockchain sono ormai 'elementi' strettamente correlati nell'ambito della Digital Transformation dell'Industria 4.0 e di conseguenza della Logistica 4.0. Il vantaggio, come abbiamo già detto, è che oggi queste soluzioni sono implementabili in modo scalare, aggiungendo moduli rispetto alle nuove esigenze, consentendo alle imprese di effettuare investimenti mirati secondo le attuali disponibilità.
Il Valore Aggiunto della Predictive Maintenance
Predictive Maintenance significa, quindi, ridurre al minimo i guasti imprevisti, ridurre i costi di manutenzione, ottimizzare la produzione, ma soprattutto ridurre l'intervento umano, massimizzando l'automazione dei processi. Se però tutto questo non si trasforma in una interpretazione dei dati e dello storico di ogni macchinario e quindi dell'intero sistema significa perdere il Valore Aggiunto della Predictive Maintenance. Che non è solo quello di aumentare il ciclo di vita degli impianti, ma aumentarne il ROI nel tempo e garantire una visione del business a 360 gradi.
