Guida al successo della manutenzione predittiva

I periodi di inattività non pianificati sono nemici di un'assistenza efficiente. Quando i tecnici sono obbligati a reagire (anziché predire), l'assistenza che ne deriva è costosa, inefficiente, insostenibile nel tempo e dannosa per le relazioni con i clienti. La manutenzione predittiva fornisce una visione operativa per predire e risolvere i problemi delle apparecchiature prima che generino costosi periodi di inattività. Tuttavia, la scarsa dimestichezza con la scienza dei dati e l'AI può essere talmente scoraggiante da impedire alle organizzazioni dell'assistenza di perseguire una soluzione di manutenzione predittiva. Come superare la difficile reputazione dell'AI e sfruttare questa tecnologia per ottenere risultati veri e tangibili?

Seguendo i giusti passaggi con un partner esperto di Internet of Things (IoT), potete implementare la manutenzione predittiva per ridurre i periodi di inattività non pianificati fino al 30%, risolvere i casi di assistenza fino all'83% più velocemente e impiegare fino al 75% di tempo in meno in loco1.

Preparazione all'implementazione

Prima che voi e il vostro team iniziate a implementare una strategia di manutenzione predittiva basata su IoT, avrete bisogno di creare consenso, allineamento e anche team virtuali per garantire il successo. Per ottenere il sostegno in tutta l'azienda, i vostri colleghi avranno bisogno di una chiara visione per comprendere in che modo la manutenzione predittiva migliori direttamente i tempi di attività delle apparecchiature, le efficienze dell'assistenza e le relazioni con i clienti.

Comprensione della manutenzione predittiva

Cosa succederebbe se il vostro team sapesse in anticipo che un componente essenziale delle apparecchiature incorrerà presto in un guasto? Tale informazione sarebbe un elemento prezioso su cui agire e consentirebbe di prevenire costosi tempi di inattività per i clienti. Ma senza la previsione, è più probabile che l'assistenza sia reattiva e inefficiente e i clienti insoddisfatti.

Per comprendere la manutenzione predittiva nel team esecutivo, è importante capire che la scienza dei dati e la previsione non sono un mistero come sembrano. Questo perché voi e il vostro team state già facendo previsioni in base a ciò che sapete. L'unica differenza è che l'IoT consente alle organizzazioni dell'assistenza di fare previsioni in base a ciò che apprendono e simulano. Queste sono le informazioni cruciali che favoriscono i principali vantaggi aziendali come il risparmio sui costi e la fiducia dei clienti a lungo termine.

Identificazione delle condizioni dei macchinari per la previsione

Quali sono le condizioni dei macchinari che, in caso di interruzione, comportano i costi maggiori per i clienti? I team di ricerca e sviluppo, progettazione tecnica e assistenza devono collaborare per identificare i dati, stabilire ciò che è importante ed elaborare un piano per accedere a tali dati.

Sostegno in tutta l'azienda

A questo punto, avete creato un caso d'uso orientato al business che si allinea alle sfide quotidiane affrontate dall'azienda. Ottenere supporto per il caso d'uso aziendale è cruciale, ma non è sufficiente. Un'implementazione della manutenzione predittiva di successo poggia sulle persone che utilizzano la tecnologia e fanno previsioni su base quotidiana. Ecco perché è essenziale ottenere il sostegno degli utenti finali, modificando i flussi di lavoro che subiranno l'impatto di questo nuovo modello, per assicurare che sviluppino la comprensione e la sicurezza necessarie per utilizzare le informazioni IoT e fare importanti previsioni.

Scelta di un partner

Infine, un passaggio cruciale nel predisporre l'implementazione della manutenzione predittiva è scegliere il giusto partner IoT da avere accanto durante il processo. Dopo aver ottenuto il supporto dei dirigenti per la manutenzione predittiva in tutta l'organizzazione, aver identificato le condizioni dei macchinari per la previsione ed esservi assicurati il sostegno in tutta l'azienda, dovreste collaborare con esperti che abbiano esperienza nell'implementazione dell'IoT per la manutenzione predittiva.

Le organizzazioni dell'assistenza dovrebbero cercare partner IoT che possano fornire la struttura di supporto necessaria per l'implementazione della manutenzione predittiva, offrendo esperienza in questi ambiti:

• Selezione dei dati
• Creazione di modelli
• Analisi
• Strategia di raccolta e gestione dei dati
• Architettura, progettazione e governance dei dati
• Simulazione
• Disponibilità dell'ecosistema

Creazione di un modello predittivo

I vostri partner nella manutenzione predittiva possono aiutarvi a trovare la giusta tecnologia per creare un modello predittivo e ottenere preziose informazioni per accelerare l'assistenza e ridurre il tempo di inattività.

Connettività industriale
Come primo passaggio critico nella creazione di un modello predittivo, la connettività industriale consente la visibilità a livello aziendale e il confronto dei dati. Un modo per stabilire la connettività industriale è attraverso PTC ThingWorx Kepware Server, che fornisce una connettività sicura e standardizzata dei dati tra diverse apparecchiature (sia nuove che esistenti), creando una base su cui scalare con l'IoT.

Visione operativa dall'analisi IoT
PTC ThingWorx IoT Platform automatizza l'analisi e l'AI permettendo alle organizzazioni di accedere a una visione IoT operativa in modo facile e veloce. Questa visione viene fornita attraverso funzionalità ThingWorx tra cui il machine learning, che permette al team di fare previsioni in base a ciò che si apprende dai dati IoT, senza richiedere complicati calcoli matematici o data scientist.

Manutenzione predittiva all'atto pratico in Howden

Per Howden, leader globale nella progettazione, la manutenzione predittiva aiuta a ridurre i costosi periodi di inattività non pianificati, ottimizzare le prestazioni e l'efficienza energetica e fornire ai clienti preziosa conoscenza di dominio dei macchinari.

Howden ha collaborato con PTC e ha scelto ThingWorx Platform per l'analisi predittiva. La partnership alimenta il programma Data Driven Advantage (DDA) di Howden, che offre ai suoi clienti una visione operativa per "evitare le costose interruzioni rilevando i primi segnali di allarme", migliorando il tempo di attività.

Guardate la storia completa sulla manutenzione predittiva di Howden

Manutenzione predittiva all'atto pratico in Parata

Per Parata Systems, azienda leader nell'automazione in ambito farmaceutico, ThingWorx ha sostituito una piattaforma IoT che non offriva le funzionalità giuste in termini di visibilità, reporting e analisi. Con l'obiettivo di migliorare l'esperienza dei suoi clienti in modo scalabile, Parata ha iniziato con il monitoraggio delle condizioni da remoto e ha creato poi una soluzione di ottimizzazione dell'assistenza. ThingWorx abilita avvisi proattivi e machine learning per migliorare l'efficienza dell'assistenza, l'utilizzo delle risorse, il consumo delle parti e la redditività dell'assistenza.

Guardate la storia completa sulla manutenzione predittiva di Parata

Scalabilità della strategia di manutenzione predittiva

Con una partnership IoT dedicata e un modello predittivo in atto, potete concentrarvi sull'espansione della strategia di manutenzione predittiva su larga scala attraverso:

1. Il monitoraggio dell'efficacia del modello predittivo nel tempo
2. La raccolta dei dati e l'aggiornamento del modello predittivo

Risultati reali della manutenzione predittiva su larga scala

I principi della manutenzione predittiva scalabile possono essere applicati nelle impostazioni di fabbrica e di assistenza in diversi settori. Un produttore di cavi progettati per applicazioni critiche nel settore aerospaziale e della difesa ha identificato un guasto nella linea di produzione che causava circa $ 400.000 di scarti, con un impatto sulla velocità della linea e sui tempi di consegna previsti. Scoprite di seguito in che modo il suo team ha utilizzato la manutenzione predittiva per ottenere miglioramenti su più linee in un'impostazione di fabbrica.

Controllo della strategia dell'assistenza con la manutenzione predittiva

Fare previsioni in base ai dati non è più un mistero come potrebbe sembrare. Con l'aiuto di un partner IoT dedicato, le organizzazioni dell'assistenza come le vostre possono implementare una strategia di manutenzione predittiva che affronti le sfide a livello aziendale, migliori l'efficienza dell'assistenza e riduca i periodi di inattività. Esplorate altre risorse per iniziare a ricevere una visione operativa che consenta di fare importanti previsioni.