Manutenzione Prescrittiva e Dynamic Case Management: l’Ultima Frontiera per Massimizzare l’Efficienza Operativa

Nel settore automobilistico, il costo di una linea di produzione ferma in un grande stabilimento è oggi 1,5 volte rispetto a cinque anni fa e negli impianti dell’industria pesante ha registrato un aumento del 60% rispetto al 2019.

I tempi di fermo non pianificati costano alle 500 maggiori aziende mondiali l’11% dei loro ricavi, per un totale di 1.400 miliardi di dollari – equivalente al PIL annuo di una grande nazione industriale come la Spagna.

Questi sono i risultati principali del rapporto “The True Cost of Downtime 2024” di Siemens, che analizza i veri costi dei tempi di fermo per produttori e organizzazioni industriali negli ultimi cinque anni.

All’estremo inferiore, il costo di un’ora di fermo è ora di 36.000 dollari nel settore FMCG dei beni di consumo a rapida movimentazione. All’estremo superiore, raggiunge 2,3 milioni di dollari nel settore automobilistico – oltre 600 dollari al secondo.

Nell’affrontare la sfida di minimizzare i tempi di inattività non programmati l’ottimizzazione della manutenzione è fondamentale per garantire la produttività, la qualità e la redditività.

Nel tempo, le strategie di manutenzione si sono evolute: dalla manutenzione reattiva (intervenire dopo il guasto) alla manutenzione preventiva (basata su cicli di vita previsti) e predittiva (prevedere i guasti). Oggi, la frontiera più avanzata è la Manutenzione Prescrittiva Digitale.

La Manutenzione Prescrittiva va oltre la semplice previsione. Sfrutta i dati in tempo reale dall’infrastruttura IIoT, l’automazione, l’apprendimento automatico (Machine Learning) e l’analisi dei Big Data per non solo identificare potenziali problematiche in anticipo, ma soprattutto per generare suggerimenti operativi mirati e piani d’azione prescrittivi su cosa dovrebbe accadere. Dispositivi sempre più intelligenti e connessi (le “Things” dell’Internet of Things) diventano partecipanti attivi, diagnosticando problemi e persino avviando autonomamente la manutenzione, con minimo intervento umano.

Al centro della Manutenzione Prescrittiva Digitale vi è il Dynamic Case Management (DCM). Conosciuto anche come adaptive case management, il DCM è un processo basato sulla tecnologia, spesso con l’uso di automazione low-code e no-code, che facilita la gestione di casi complessi.

A differenza dei processi statici e lineari del Business Process Automation (BPA), il DCM è più flessibile e dinamico, in grado di tenere conto del contesto specifico di ogni caso. Non si limita a seguire un flusso predefinito, ma può adattarsi e includere sia attività pianificate che compiti non pianificati o ad-hoc. Il suo valore risiede nella capacità di orchestrare la collaborazione tra persone (operatori, tecnici, esperti), sistemi aziendali e, crucialmente, le “Things” (macchinari, sensori, robot) all’interno di un caso unitario. Il DCM consolida dati da varie fonti, fornisce visibilità sullo stato del caso dall’inizio alla fine, e rende possibile la gestione di eccezioni impreviste, trasformandole potenzialmente in modelli riutilizzabili. È la capacità fondamentale che permette di rendere operativo “ciò che dovrebbe essere fatto” per ottimizzare la manutenzione.

Ecco alcuni esempi di applicazione della Manutenzione Prescrittiva Digitale in ambito industriale e manifatturiero, resi possibili dal DCM e dall’integrazione di IoT e Big Data Analytics:

• Diagnostica su Impianti Produttivi: Combinando dati operativi dai sistemi MES, dati dalle macchine (temperatura, velocità, ecc.), dati da sensori IoT e persino dati da dispositivi mobili, è possibile tracciare i difetti, correlarli con le condizioni operative, determinare le cause profonde e creare casi per monitorare le azioni correttive e prevenire il ripetersi del problema. Questo crea un ciclo di feedback chiuso che migliora la qualità e riduce gli scarti.
• Manutenzione dei Macchinari (ad es. Veicoli o Pompe): I sensori IoT possono rilevare eventi o stream di eventi (es. picchi di temperatura, cambiamenti nelle vibrazioni). Questi eventi possono istanziare automaticamente un caso di manutenzione dinamico, che può includere la diagnosi da parte della macchina stessa, l’assegnazione di compiti a tecnici o sistemi, la fornitura di informazioni avanzate al tecnico (es. parti necessarie), e il tracciamento completo della risoluzione. Nel caso di pompe per il trattamento acque, l’AI e il Machine Learning possono analizzare i dati dei sensori per determinare la migliore azione (riparare o sostituire) basandosi su costi e risultati attesi.
• Gestione della Supply Chain: L’integrazione di IoT, Big Data e DCM consente di monitorare asset (es. parti di ricambio) lungo la catena di fornitura, prevedere le esigenze, ottimizzare i livelli di inventario e reagire in tempo reale a interruzioni impreviste (es. incendi o alluvioni) spostando l’inventario o trovando fonti alternative.
• Manutenzione di Attrezzature Critiche (es. in Camere Bianche o Reti Energetiche): In ambienti sensibili come la microelettronica o il farmaceutico, la manutenzione prescrittiva può utilizzare sensori e ML per identificare in anticipo l’usura di componenti (es. cuscinetti HVAC) prima che causino costosi arresti, fornendo suggerimenti correttivi. Nelle reti di gas ed energia, l’analisi prescrittiva basata su AI e IoT può creare indici di rischio per ottimizzare la pianificazione degli interventi, riducendo i costi e migliorando le condizioni degli asset.

Implementare la Manutenzione Prescrittiva Digitale significa abilitare processi intelligenti e automatizzati che integrano persone, dati, sistemi e “Things”, trasformando la manutenzione da centro di costo a vantaggio competitivo. Permette decisioni più informate, azioni tempestive e mirate, riduzione dei tempi di inattività e un miglioramento complessivo dell’efficienza operativa.

Per approfondire l’argomento e scoprire come questa evoluzione sta rivoluzionando l’industria, potete consultare il Whitepaper allegato “Digital Prescriptive Maintenance”del Dr. Setrag Khoshafian e Carolyn Rostetter di Pegasystems.