Prima che si parlasse di manutenzione predittiva, in generale la manutenzione ha sempre svolto un ruolo importante nel settore industriale. I costi legati alle attività di manutenzione, di fatto, possono rappresentare una percentuale significativa all'interno dei costi di produzione di un'impresa.
Strategie di manutenzione efficaci restano comunque necessarie, poiché evitano arresti di produzione imprevisti e possono persino aumentare la vita utile delle macchine industriali. Per queste ragioni, nel tempo sono emerse strategie di manutenzione sempre più proattive e orientate a prevenire l'insorgere di guasti critici.
L'evoluzione dalle strategie correttive alla manutenzione predittiva
La strategia inizialmente adottata è stata quella della manutenzione correttiva (CM), nota anche come "run-to-failure". Essa consiste nel sostituire o riparare una parte solo quando è danneggiata e il macchinario non è in grado di funzionare senza un intervento.
La CM si è successivamente evoluta verso approcci proattivi. Il primo a emergere è stato quello della manutenzione preventiva (PM). Questo approccio prevede ispezioni periodiche e la sostituzione di parti prima che si verifichi un guasto critico.
Con i progressi tecnologici nel campo di Industria 4.0 e lo sviluppo di progetti IoT, si è diffuso anche l'approccio di manutenzione basata sulle condizioni (CBM).
Tra gli approcci più complessi derivati dalla CMB c'è la manutenzione predittiva (PdM), che integra IoT, Cyber Physical Systems (CPS), automazione, ingegneria, informatica e analisi dei dati per prevedere guasti e vita utile residua (RUL).
KEYPOINT
-L'evoluzione delle strategie: correttiva (reattiva), preventiva, predittiva
-La normativa UNI1047
-La manutenzione predittiva: tipologie, task e obiettivi
-Le principali architetture predittive
-Il contributo di AI e ML
-Alcuni esempi applicativi
-Le sfide e i trend futuri