La manutenzione di domani
Scoprire oggi cosa accadrà domani: con il monitoraggio delle condizioni e la manutenzione predittiva tramite DriveRadar® e APPredict si possono integrare componenti, macchine, sistemi e interi stabilimenti oltre i confini aziendali in una rete digitale. In questo modo è possibile reagire in modo proattivo ai cambiamenti.
Cos'è la predictive maintenance
La manutenzione predittiva (o predictive manteinance) rappresenta un salto paradigmatico nel settore della gestione degli asset aziendali. Facendo leva su tecnologie di punta come l'intelligenza artificiale, l'Internet of Things e il machine learning, la predictive maintenance permette alle aziende di anticipare e prevenire eventuali guasti o malfunzionamenti all'interno dei loro impianti e macchinari.
Questa metodologia proattiva si basa sulla raccolta e l'analisi di enormi quantità di dati provenienti da sensori e dispositivi connessi, i quali forniscono informazioni dettagliate sullo stato di salute e sulla performance degli asset. Gli algoritmi di apprendimento automatico elaborano questi dati, identificando schemi e anomalie che possono segnalare un potenziale problema.
Questo permette di intervenire tempestivamente, minimizzando il rischio di interruzioni impreviste e riducendo i costi associati ai guasti. Inoltre, la manutenzione predittiva contribuisce a migliorare l'efficienza operativa e la sicurezza sul lavoro, oltre a prolungare la vita utile degli asset.
Nell'era digitale, adottare un approccio basato sulla manutenzione predittiva può rappresentare un fattore chiave per mantenere e incrementare il vantaggio competitivo.
Come funziona la manutenzione predittiva
La manutenzione predittiva è un processo sofisticato che unisce l'intelligenza artificiale, l'Internet of Things e il machine learning per monitorare e prevenire potenziali problemi negli asset aziendali. Ma come avviene tutto ciò concretamente?
Il fulcro del processo è la raccolta di dati. Sensori e dispositivi IoT, installati su macchinari e impianti, catturano continuamente una vasta gamma di informazioni, dai dati operativi alle condizioni ambientali. Questi dati vengono poi trasmessi a una piattaforma di analisi dove, grazie al machine learning, vengono processati per rilevare schemi e anomalie. Questa analisi profonda può evidenziare segni anticipatori di futuri guasti, permettendo interventi preventivi e mirati. Gli algoritmi di apprendimento automatico, migliorando continuamente le loro capacità predittive, amplificano l'efficacia del sistema nel tempo.
I risultati dell'analisi sono poi presentati su un cruscotto user-friendly, fornendo ai team di manutenzione informazioni chiare e tempestive per prendere decisioni proattive. In questo modo, la manutenzione predittiva trasforma la gestione degli asset da un approccio reattivo a uno proattivo, migliorando l'efficienza, riducendo i costi e incrementando anche la sicurezza della smart factory.
I vantaggi della manutenzione predittiva
-
1. Potenziamento dell'efficienza operativa
Consente di programmare interventi di manutenzione rispondendo alle necessità effettive dei macchinari e degli impianti, minimizzando i periodi di inattività e potenziando la produttività. -
2. Diminuzione dei costi di manutenzione
Anticipando i possibili guasti, si prevengono interventi di manutenzione correttiva, spesso costosi e dispendiosi in termini di tempo. -
3. Estensione della vita utile degli asset
Monitorando lo stato di salute e le performance degli asset, la manutenzione predittiva può individuare problemi minori prima che si aggravino, estendendo così la durata di macchine e impianti. -
4. Incremento della sicurezza sul lavoro
La manutenzione predittiva può identificare potenziali problemi che potrebbero rappresentare un rischio per la sicurezza dei lavoratori. -
5. Promozione della decisione basata sui dati
La manutenzione predittiva fornisce un flusso costante di dati in tempo reale che può essere utilizzato per prendere decisioni informate, migliorando l'efficacia generale della gestione degli asset.
Condition Based Monitoring e Manutenzione Predittiva con DriveRadar® e APPredict
DriveRadar®: perfetto per nuovi progetti con soluzioni SEW
Caricamento del video in corso...
Guarda oltre, agisci in modo proattivo
DriveRadar® è una piattaforma software as-a-service per la gestione completa dei sistemi di automazione a supporto di:
- Condition Monitoring (analisi stato di salute dei componenti da remoto e on site)
- Manutenzione Predittiva (previsione su possibili guasti futuri)
- Asset Management (riconoscimento dispositivi e mappatura)
- Commissioning di macchine ed impianti di produzione
- Data Collection e Analytics
È possibile implementare DriveRadar® esclusivamente con componenti SEW.
Caricamento del video in corso...
DriveRadar® e MOVILINK® DDI | Abilita connettività e digitalizzazione
Si inserisce in questo contesto anche il cavo ibrido plug-in MOVILINK® DDI, un’interfaccia dati completamente connettorata che racchiude più “anime” in una soluzione compatta, efficiente e flessibile.
I vantaggi offerti da questo innovativo strumento sono innumerevoli e riguardano sia l’aspetto prettamente operativo – dal ridimensionamento del cablaggio e dell’impianto, alla riduzione delle tempistiche per la messa in opera del macchinario – sia il lato più tecnologico.
APPredict: ideale per componenti già installati in impianto
Caricamento del video in corso...
APPredict: soluzione di manutenzione predittiva
APPredict è un’applicazione web-based facilmente accessibile da smartphone, tablet e PC per monitorare lo stato di salute del motoriduttore e di numerose altre tipologie di componenti grazie ai dati vibrazionali e ricevere supporto in tempo reale e da remoto.
Grazie all’installazione rapida di sensori wireless direttamente sui componenti (sia SEW che di terze parti) e ad un'interfaccia semplice e intuitiva è possibile:
- monitorare lo stato di salute e l’usura di motori, riduttori, ventilatori, pompe, compressori, cuscinetti
- evitare i guasti
- pianificare le operazioni di manutenzione solo quando necessarie, così da garantire la continuità dell’impianto
