La manutenzione nell’industria 4.0

Trasformazione digitale

L’avvio della trasformazione digitale di un’im­presa manifatturiera, questa è di fatto Industria 4.0, è un processo complesso che richiede, ol­tre alla visione olistica dell’obiettivo strategico la presenza in azienda di competenze tecniche ed informatiche specifiche nelle varie aree tecnolo­giche coinvolte, un’attenta pianificazione ed una valutazione realistica dei costi e benefici attesi. È un percorso che richiede non solo una forte e determinata spinta del management insieme ad una diffusa cultura del cambiamento, ma anche la completa condivisione degli obiettivi da parte di tutti i livelli aziendali. I rischi associati sono potenzialmente elevati. È fondamentale che l’a­zienda adotti un approccio al cambiamento che permetta di minimizzarli e di ottenere veloce­mente dei risultati aziendali che rafforzino la de­terminazione del management nel proseguire il progetto e allo stesso tempo motivino le figure intermedie.

I vantaggi della trasformazione digitale possono essere molto significativi in aree come l’integra­zione della supply chain, la logistica, la produzio­ne, i processi di vendita, il CRM, la finanza, fino a permettere in prospettiva di generare una visio­ne globale e in tempo reale dello stato dell’intera organizzazione. Per rendere tutti i processi inte­ressati interconnessi e interoperanti è necessa­rio integrare dati e sistemi disparati e padroneg­giare tecnologie per le quali spesso non esistono competenze interne all’azienda oltre che modi­ficare, in maniera radicale, i processi aziendali.

Per consolidare la determinazione del manage­ment a partire con un progetto di Industria 4.0 è fondamentale testare l’iniziativa partendo con aree applicative limitate per le quali sia prevedibi­le cominciare ad ottenere dei risultati tangibili in tempi relativamente brevi, minimizzando i rischi tecnologici associati e quelli legati alla mancanza degli skill interni e anche con interventi marginali sui processi. Le linee di produzione rappresen­tano il candidato ideale per testare progetti di Internet of Things per automatizzare le attività di manutenzione, per poi poter affrontare suc­cessivamente tematiche di più ampio respiro e complessità come la produzione “on demand”.

IOT al centro di Industria 4.0

Uno dei pilastri tecnologici sui quali si svilup­pa Industria 4.0 è l’Internet of Things che non è altro che la connessione alla rete Internet di dispositivi che comunicano informazioni relative al proprio stato, a quello dei sistemi che control­lano tramite sensori, oppure la propria posizione a sistemi di raccolta e di elaborazione dei dati. Si tratta quindi di utilizzare le reti informatiche per creare una rete di oggetti fisici dotati di opportu­na strumentazione elettronica, di software e di capacità di connettersi, che raccolga e scambi dati, abilitando una integrazione diretta del mon­do fisico nei sistemi informatici e ponendo le basi per l’implementazione di tecnologie come le reti intelligenti e sistemi diffusi di controllo e moni­toraggio.

Il primo passo di un progetto di Industria 4.0 in un’azienda manifatturiera che aiuti a portare risultati veloci e tangibili sul bottom line dell’a­zienda, potrebbe essere la definizione di un pilo­ta che individui uno o più impianti, che verranno attrezzati con sensori che monitorizzino le con­dizioni delle macchine di produzione e dei rela­tivi tool. Connettendo tali dispositivi in una rete informatica si permette sia localmente sulla linea di produzione che in maniera centralizzata, di controllare in tempo reale lo stato degli impianti e la qualità dei prodotti abilitando un processo che tenda a passare da un approccio con la ma­nutenzione tradizionale a quella predittiva.

Da una ricerca condotta negli USA si ricava che nell’industria dell’auto i fermi macchina arrivano a costare $1,3 milioni all’ora e che l’impatto ne­gativo sulla produttività è stimabile tra il 5 e il 20 % in funzione della tipologia di produzione. Un altro sondaggio negli USA, ha evidenziato che più del 75% delle aziende intervistate non era in grado di stimare in maniera accurata il costo dei fermi macchina in produzione.

Con l’introduzione della raccolta dati in tempo reale e della loro relativa analisi i sistemi di pro­duzione possono aumentare drammaticamente il grado di reazione alla deviazione dagli stan­dard dei dispositivi sotto controllo. Con l’ausilio di software di machine learning le cause delle deviazioni possono essere identificate veloce­mente e quindi le contromisure adottate velocemente. Così l’intero ciclo del miglioramento viene enormemente accelerato.

Inoltre sensori che monitorano le condizioni dei macchinari di produzio­ne in maniera continua e non presidiata aiutano a rendere uniforme la qualità dei prodotti indipendentemente dalla ubicazione degli impianti di produzione, dalle condizioni operative e dagli skill degli addetti alle linee di produzione.

Usare tecnologie smart connesse che raccordino gli asset fisici e digitali permette di fare avanzare la manutenzione predittiva a un nuovo livello di adozione. La grande disponibilità e il basso costo delle tecnologie digitali, con la disponibilità di infrastrutture cloud che minimizzano gli investimenti in hardware, oltre a demandare come un servizio esterno la loro gestione, permettono alla manutenzione predittiva di scalare su organizzazioni di tutte le dimensioni.

La combinazione di dati provenienti dalla produzione unita a software avanzati per l’analisi dei dati e la creazione di modelli predittivi permetterà a breve di sostituire la manutenzione pianificata.

Col nuovo approccio, nelle singole macchine di produzione si potranno pre­vedere dove e quando avverrà un guasto in modo da massimizzare l’ef­ficienza minimizzando le fermate. In molti casi, già oggi, la manutenzione predittiva costituisce la più efficace ed efficiente strategia di manutenzione disponibile. La rivista Fortune Magazine, citando le attività in questo settore dell’azienda di software industriale PTC, ha definito le soluzioni software per la manutenzione predittiva le “Killer Applications” per l’Industrial Inter­net of Things (IIOT).

Gestione Asset industriali

Vi sono molte aree in cui la IIOT può migliorare la gestione degli asset aziendali nel momento in cui genera una visione olistica delle operazioni. Le più significative dal punto di vista del ritorno dell’investimento sono le seguenti:

• Analisi dati
• Accurati KPI
• Manutenzione Predittiva
• Pianificazione Manutenzione
• Gestione Magazzino
• Aggiornamento Software

Analisi dati in tempo reale

L’infrastruttura IIOT che mette tutte le macchine in comunicazione nel­la stessa rete permette, in tempo reale, di aggregare ed analizzare i dati provenienti dalle macchine e dall’ambiente di produzione per la creazione di sempre più accurati modelli analitici predittivi. Questo permetterà ai re­sponsabili delle operazioni di tenere costantemente sotto controllo le linee di produzione e ai costruttori macchine di raccogliere dati sull’utilizzo delle macchine e sui guasti per migliorare il progetto e aumentare la disponibilità degli impianti.

Key Performance Indicators

Disponibilità, affidabilità ed altri Key Performance Indicators come ad esempio MTBF e MTTR possono essere calcolati dal sistema e inseriti automaticamente in report o cruscotti direzionali. Questo alleggerisce o elimina il lavoro manuale, assicura una maggiore accuratezza e omogenei­tà dei dati e permette ad aziende con diversi siti produttivi di confrontare in maniera omogenea le performance dei differenti stabilimenti.

Manutenzione predittiva

Con l’adozione generalizzata della manutenzione predittiva, questa viene eseguita soltanto quando è richiesta.

Si riducono così i costi delle parti di ricambio, della manodopera e di quelli dovuti agli arresti in emergenza o non pianificati di macchinari.

Pianificazione manutenzione

Usando i dati raccolti dalle varie fonti, aggregandoli e analizzandoli in tempo reale il sistema può derivare delle opzioni di manutenzione o riparazione da presentare ai tecnici. In questo modo saranno trasmesse ai tecnici tutte le informazioni necessarie per prendere delle decisioni veloci su come risol­vere un problema. In prospettiva l’azienda potrà poi dotarsi di un Compu­terized Maintenance Management System (CMMS) nel quale far confluire tutti i dati operativi della flotta di macchine per averne una visione integrale.

Controllo magazzini dei ricambi

Sia gli utilizzatori delle macchine di produzione che i fornitori potranno, analizzando i dati raccolti dalle macchine in esercizio, suggerire in manie­ra proattiva gli stock di parti di ricambio di cui l’azienda deve dotarsi per garantire l’operatività delle macchine e allo stesso tempo minimizzare il capitale investito.

Aggiornamenti automatici dei software

Le attività di manutenzione ed aggiornamento dei software possono es­sere schedulate e realizzate in maniera automatica senza l’intervento di tecnici.

Asset remoti

La IIOT semplificherà enormemente l’analisi dei guasti e la riparazione di impianti e apparecchia­ture distribuite geograficamente in aree vaste op­pure difficili da raggiungere. Gli stessi apparati co­municheranno ad un sito di controllo centralizzato il proprio status operativo o eventuali degradi delle performance per permettere la pianificazione delle attività di manutenzione prima ancora del guasto. Applicazioni di questo tipo sono già presenti in set­tori come l’Oil&Gas, le Wind Farm, gli acquedotti ma anche per le apparecchiature medicali di gran­de costo il cui guasto può avere un grande impatto negativo sull’utenza. È poi già possibile supportare le attività di manutenzione attraverso l’adozione di tecnologie di realtà aumentata che permettano di intervenire su impianti ed apparati con persona­le con una limitata preparazione tecnica ma con il supporto da remoto e in tempo reale da parte del service del produttore dell’apparato. Un report del 2015 del McKinsey Global Institute [The Internet of Things: Mapping the value beyond the hype] stima che l’impatto positivo globale di Industria 4.0 nella manifattura possa essere un incremento della pro­duttività che va dal 10 al 25% in base all’industria. Un report della IOT Analytics del dicembre 2016 stima che il mercato della manutenzione predittiva supportata dalla IIOT genererà globalmente ricavi per circa $11 miliardi nel 2022. Già oggi la manu­tenzione predittiva è la prima applicazione dell’IOT industriale ed è un mercato che cresce ad un tasso annuo del 39%.

In Italia questo mercato sta ancora crescendo len­tamente ma i recenti interventi governativi stanno cominciando a dare un significativo impulso agli investimenti. Trenitalia ha da tempo implementato un sistema di monitoraggio in tempo reale dei tre­ni Freccia Rossa stimando una riduzione dei costi manutentivi nell’ordine dell’8-10%; un valore molto importante visto che il budget annuo di manuten­zione supera €1,3 miliardi. CNH Industrial ha ap­pena stretto una alleanza strategica con Microsoft per la connessione e il monitoraggio delle proprie flotte di veicoli allo scopo di dimezzare i costi di manutenzione.

Conclusioni

La sfida per le aziende manifatturiere sarà quella di portare termine un processo di integrazione di tutte le aree aziendali per potere realmente trarre pieno vantaggio dalla trasformazione digitale.Per quelli che raggiungeranno questo obiettivo il ritorno sarà maggiore efficienza, grande capacità di reagire ai cambiamenti del proprio mercato e continui miglio­ramenti delle proprie performance.

Maurizio Fenn, Membro del Consiglio di Federmanager Toscana; Responsabile scientifico Osservatorio Industria 4.0