IIOT e Lean (nr 5): manutenzione e diagnostica predittiva

1 Maggio 2020

IIOT e Lean (nr 5): manutenzione e diagnostica predittiva

Grazie a IIOT le macchine e gli impianti potranno essere dotati di dispositivi e sensori in grado di raccogliere dati e informazioni che daranno l’evidenza oggettiva sul loro stato: temperatura, pressione, velocità, vibrazioni, assorbimenti, etc.. Naturalmente queste informazioni potranno essere usate per accertare la situazione e se e come intervenire.

Anche nei casi in cui non ci siano segni visibili di usura, l’analisi dei dati su scala temporale sufficientemente ampia potrà indicare predittivamente l’insorgenza di anomalie. Tuttavia i modelli di analisi e diagnostica predittiva, il Machine Learning, le reti neurali e tutte le altre tecniche che si propongono di estrarre conoscenza dai dati provenienti dal campo sono per il momento difficili da costruire e da mantenere. Inoltre la variabilità del parco macchine e impianti installato può essere molto estesa e in continua evoluzione (usura, modifiche di configurazione e di utilizzo, interventi di assistenza, etc.).

Per questo il raggiungimento di sistemi completamente automatici di diagnostica predittiva robusti, scalabili e aggiornati è, ad oggi, ancora lontano.

Perciò, fino ad allora, si farà affidamento sulle informazioni, l’esperienza e le competenze degli operatori per “leggere”, integrare ed interpretare i dati provenienti dai sistemi IIOT predittivi e decidere cosa fare prima che si verifichino i problemi. Rimangono quindi utili e, per certi versi, necessari i pilastri della Total Productive Maintenance Lean per gestire questo cambiamento: coinvolgere attivamente tutto il personale e tutte le funzioni aziendali, a partire dagli operatori formati e resi consapevoli fino ai dirigenti, operare mediante piccoli Team, basarsi sia su dati statistici che rilevati direttamente sul campo, e così via.


“La conoscenza senza la saggezza è un carico di libri sul dorso di un asino” (aforisma giapponese)

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