Manutenzione nell'industria di processo

Manutenzione predittiva come fonte di business: uno studio di Roland Berger

Tra i 6,3 e gli 11 miliardi di dollari. Tanto varrà il mercato delle manutenzioni predittive entro il 2022. Opportunità per le aziende italiane attive nel campo della meccatronica (e non solo). È quanto emerge dal recente “Predictive Maintenance: from data collection to value creation”, realizzato da Roland Berger.

L’insorgenza di imprevisti nelle fasi di produzione verrà drasticamente abbattuta grazie ai processi di manutenzione predittiva basata sui quattro pilastri della digitalizzazione: interconnettività, digital data, automazione e creazione del valore.

Prevenire è meglio che curare. Se questo vale per la salute, perché non applicare all’industria lo stesso principio? Roland Berger, la società di consulenza strategica di origine europea leader nel mondo, ritiene che le manutenzioni predittive imporranno un cambiamento significativo ai processi industriali.

Secondo il recente studio “Predictive Maintenance: from data collection to value creation”, l’insorgenza di imprevisti nelle fasi di produzione verrà drasticamente abbattuta grazie ai processi di manutenzione predittiva basata sui quattro pilastri della digitalizzazione: interconnettività, digital data, automazione e creazione del valore.

 

Affidarsi al metodo predictive in real time

Ad oggi la manutenzione funziona “a chiamata” ovvero solo dopo l’insorgenza di uno o più guasti. Mentre quella “preventive” e quella “condition-based” funzionano o su base empirica o statistica e non tengono dunque conto in tempo reale delle condizioni concrete dei macchinari o dei sistemi produttivi.

Lo studio illustra quali benefici apporterà invertire l’approccio ed affidarsi al metodo predictive in real time. In particolare esamina e fornisce una serie di raccomandazioni sui cambiamenti organizzativi e culturali richiesti alle aziende per cogliere al meglio il potenziale offerto dalle nuove tecnologie manutentive.

 

I Fantastici Quattro

La Predictive Maintenance analizzata da Roland Berger si basa sui quattro pilastri della digitalizzazione:

  • Interconnettività: ogni componente produttivo è dotato di sensori specifici per la misurazione dello “stato di salute” attraverso la raccolta in tempo reale di dati puntuali;
  • Digital data: l’analisi dei dati raccolti avviene tramite l’utilizzo delle più sofisticate tecniche di big data analysis;
  • Automazione: l’adozione di macchinari di nuova generazione dotati di tecnologie di self-learning permette di evitare l’insorgere della maggior parte dei danni altrimenti possibili;
  • Creazione di valore: l’accesso immediato e in remoto ai macchinari riduce drasticamente tempi e costi delle operazioni di manutenzione.

 

Lo studio Predictive Maintenance – From data collection to value creation è scaricabile a questo link

 

https://www.rolandberger.com

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