Migliorare la disponibilità degli impianti e ridurre i costi di manutenzione sono due azioni che oggi richiedono un approccio sempre più basato sui dati.
In questo scenario, l’Asset Health Monitoring (AHM) rappresenta una metodologia efficace per monitorare lo stato degli asset e supportare decisioni operative più consapevoli.
Come si attua un piano di Asset Health Monitoring (AHM)
Un programma di AHM prende avvio dall’identificazione degli asset critici, ovvero quelli il cui guasto può incidere in modo significativo su sicurezza, qualità e continuità produttiva. La definizione di criteri di valutazione e un’analisi strutturata dei rischi consentono di stabilire le priorità di intervento e di costruire una base solida per le fasi successive.
Il passaggio successivo riguarda la costruzione di un ecosistema per la raccolta e la gestione dei dati. Sensori di vibrazione, temperatura e pressione, insieme ai dati provenienti da PLC e dispositivi IoT, permettono di acquisire informazioni sullo stato degli impianti in modo continuo.
La disponibilità dei dati, integrati all’interno di piattaforme IIoT come moneo di ifm e sistemi aziendali, rappresenta un elemento chiave per abilitare analisi affidabili e scalabili.
Trasformare i dati in nuove informazioni operative
Le tecnologie di analisi e visualizzazione consentono poi di trasformare i dati in informazioni operative. Dashboard e strumenti di monitoraggio in tempo reale rendono più semplice l’individuazione di anomalie e trend, migliorando la capacità decisionale dei team di manutenzione e produzione.
L’evoluzione dell'approccio Asset Health Monitoring (AHM) è rappresentata dalla manutenzione predittiva. L’analisi dei dati storici e in tempo reale, supportata da algoritmi di machine learning, consente infatti di individuare pattern e anticipare possibili guasti, pianificando gli interventi in modo mirato. Questo permette di ridurre i fermi non pianificati e ottimizzare l’impiego delle risorse.
Un sistema di Asset Health Monitoring efficace si completa con un processo di miglioramento continuo, basato sul monitoraggio delle performance e sull’aggiornamento dei modelli analitici. In questo modo è possibile aumentare nel tempo l’affidabilità degli impianti e migliorare l’efficienza complessiva delle operazioni.