Nel contesto dell'industria moderna, la manutenzione delle macchine utensili svolge un ruolo fondamentale nel garantire la continuità operativa e la massima efficienza produttiva. Tra le varie metodologie, spiccano la manutenzione preventiva e quella predittiva: entrambe mirano a prevenire guasti e malfunzionamenti prima che si verifichino, risparmiando costi e tempi di inattività.
La manutenzione preventiva si basa sull'ispezione programmata delle macchine utensili, pianificata a intervalli temporali prestabiliti. Attraverso l'impiego delle tecnologie più avanzate. Viene verificato il corretto funzionamento delle macchine al fine di prevenire futuri guasti. Sebbene rappresenti un approccio più intelligente rispetto alla manutenzione correttiva, non è da sola sufficiente a garantire la massima operatività delle macchine, con possibili conseguenze sulla produzione.
La manutenzione predittiva si discosta dalla preventiva poiché, pur avendo lo stesso obiettivo di prevenire guasti, mira a predire quando potrebbero verificarsi criticità. Grazie alle tecnologie 4.0, come i sistemi IIoT (Industrial Internet of Things), le macchine possono trasmettere e ricevere dati in tempo reale tramite sensori integrati, consentendo un monitoraggio continuo delle prestazioni. Questi dati vengono quindi elaborati da software appositi che segnalano tempestivamente ai tecnici eventuali anomalie o malfunzionamenti imminenti, consentendo interventi mirati e tempestivi. La manutenzione predittiva vede nel futuro? Sì, attraverso proiezioni temporali legate ai dati raccolti.
La manutenzione predittiva non solo permette di intervenire solo quando necessario, evitando sprechi di tempo e risorse, ma offre anche il vantaggio di ottimizzare le prestazioni delle macchine grazie all'utilizzo di algoritmi di machine learning. Le macchine "imparano" dai dati raccolti e migliorano continuamente le proprie performance, offrendo un livello di efficienza ottimale.
L'implementazione di queste metodologie richiede competenze tecniche specifiche, soprattutto per gestire aspetti legati al machine learning e all'analisi dei dati. Talvolta queste competenze non sono presenti all'interno dell'azienda, rendendo necessaria la collaborazione con partner tecnologici esterni. Inoltre, è fondamentale sviluppare competenze gestionali per pianificare e gestire efficacemente le attività di manutenzione, garantendo un flusso di lavoro efficiente e tempestivo.
Per affrontare queste sfide, soluzioni come il software di manutenzione Lyra Service, potenziato dalla raccolta dati tramite sistemi IIoT come Orquestra, si pongono come strumenti indispensabili. Lyra Service offre una visione completa dei servizi post-vendita e del customer care, garantendo una gestione ottimale degli interventi e una tracciabilità accurata delle attività svolte. Orquestra, integrato con Lyra, permette la raccolta e l'analisi dei dati direttamente dal campo, consentendo un monitoraggio continuo delle macchine e una tempestiva segnalazione di eventuali criticità.
La manutenzione predittiva e quella preventiva rappresentano approcci innovativi per ottimizzare la manutenzione delle macchine utensili, consentendo alle aziende di massimizzare l'efficienza operativa e offrire un servizio di qualità ai propri clienti. Sono un’alternativa efficiente alla manutenzione correttiva e a quella d’urgenza.