Che cos'è la manutenzione predittiva?

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Che cos'è la manutenzione predittiva?

La manutenzione predittiva analizza costantemente la condizione delle apparecchiature connesse per ridurre le probabilità di guasti o periodi di inattività non pianificati. È un'applicazione trasformativa dell' IIoT (Industrial Internet of Things) con vantaggi straordinari per le aziende.

Riduzione dei periodi di inattività: la manutenzione predittiva consente ai tecnici di rilevare in anticipo eventuali problemi e di risolverli prima che comportino un guasto alle apparecchiature.

Maggiore produttività del personale: non è più necessario compromettere la produttività del personale a causa di malfunzionamenti o interruzioni impreviste. Nella manutenzione predittiva, la pianificazione viene effettuata in base ai programmi del personale.

Riduzione dei costi di assistenza sul campo: anticipando la manutenzione delle macchine, i reparti di assistenza possono realizzare un considerevole risparmio sui costi e un maggiore rendimento dell'investimento.

Miglioramento della progettazione: sfruttando le potenzialità dei dati IIoT raccolti tramite i sensori delle macchine, i progettisti possono mettere a frutto queste informazioni di importanza critica.

Maggiore sicurezza dei lavoratori: un malfunzionamento o un'interruzione imprevista possono determinare condizioni di lavoro pericolose per i dipendenti. Grazie alla capacità di prevedere potenziali malfunzionamenti, è possibile intervenire su una macchina prima che diventi pericolosa.

Come funziona e perché è così importante?

Avvalendosi di una combinazione di dati raccolti in tempo reale, la manutenzione predittiva analizza costantemente la condizione delle apparecchiature durante il loro normale funzionamento per identificarne potenziali guasti.

Con la manutenzione predittiva, le organizzazioni possono monitorare e testare vari indicatori, tra cui la velocità, la lubrificazione e la temperatura dei cuscinetti. Grazie al monitoraggio basato sulle condizioni e alla tecnologia IIoT, è inoltre possibile rilevare eventuali anomalie durante il normale funzionamento delle macchine e inviare ai proprietari avvisi in tempo reale di un possibile problema imminente.

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Manutenzione predittiva e monitoraggio basato sulle condizioni

Sebbene entrambe le forme di manutenzione predittiva abbiano come obiettivo quello di evitare guasti alle macchine, esiste una sostanziale differenza tra la manutenzione predittiva e quella basata sulle condizioni.

La manutenzione basata sulle condizioni si avvale di sensori per acquisire dalle apparecchiature misurazioni in tempo reale relative, ad esempio, a temperatura, pressione o vibrazioni. L'assistenza viene fornita solo quando richiesta dalle condizioni.

Anche la manutenzione predittiva è un tipo di manutenzione basata sulle condizioni, ma utilizza il flusso costante dei dati trasmessi dai sensori IIoT su una scala molto più vasta. Anziché prendere in considerazione solo le condizioni correnti, la manutenzione predittiva ricorre anche alla metodologia dei Big Data per prevedere l'usura delle macchine in base allo storico degli asset e ai dati correlati. Continuando a integrare la tecnologia nei workflow esistenti, diventa quindi possibile passare da un tipo di assistenza transazionale a un tipo trasformativo.

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Vantaggi della manutenzione predittiva

La manutenzione predittiva è il processo con cui è possibile prevedere le prestazioni, lo stato e l'integrità in tempo reale di una macchina. Nella manutenzione predittiva, le macchine sono dotate di sensori connessi a software abilitato per l'IoT che mette a disposizione degli utenti aggiornamenti, avvisi e notifiche. Il software abilitato per l'IoT raccoglierà grandi quantità di dati, che verranno quindi elaborati tramite vari algoritmi in grado di prevedere con precisione il momento in cui può verificarsi un'interruzione. Questa forma di machine learning consente quindi alla manutenzione predittiva di evitare inutili controlli di manutenzione, con un conseguente risparmio di tempo ed energie.

Riduzione dei tempi di invio in produzione

Riduzione dei periodi di inattività

Possibilità di rilevare e risolvere i problemi prima che si verifichino, con una riduzione dei periodi di inattività non pianificati del 30%.

Riduzione dei costi operativi

Riduzione dei costi

Possibilità di anticipare la manutenzione dei macchinari, con una conseguente riduzione degli spostamenti e un aumento della percentuale di risoluzione al primo intervento.

Aumento della produttività

Riduzione dei cali di produttività provocati da malfunzionamenti o interruzioni impreviste grazie alla capacità di pianificare gli interventi in base ai turni dei dipendenti, di ottimizzare i tempi di operatività e di aumentare l'utilizzo degli asset.

Trasformate i risultati del Service con la manutenzione predittiva

Abilitate la vera assistenza predittiva analizzando i dati per creare allarmi per utenti specifici e avvisi che vi aiutano a prevenire i problemi prima che accadano. Aziende leader nel Service si affidano a soluzioni PTC per prevenire i problemi in modo proattivo, ridurre la necessità di interventi di assistenza in loco e rispondere con agilità. I nostri clienti ottengono:

Fino al

30%

in meno di periodi di inattività non pianificati

Fino al

83%

più veloci le risoluzioni di problemi

Fino al

75%

in meno di tempo in loco

Nella manutenzione predittiva i dati dei macchinari si combinano con l'intelligenza artificiale

I periodi di inattività non pianificati riducono la produttività dei clienti e richiedono costosi interventi di assistenza in loco per essere risolti. Prevedete e prevenite i guasti prima che si verifichino, coordinate le visite in loco e riducete al minimo le interruzioni con una strategia di manutenzione predittiva basata sul machine learning. La tecnologia di PTC vi aiuta a monitorare le prestazioni grazie alla connettività IoT, a utilizzare l'intelligenza artificiale per prevedere i problemi e persino a simulare condizioni durante il processo di progettazione rendendo i vostri prodotti più affidabili sul campo.

Scoprite come i tre fattori chiave seguenti semplificheranno l'implementazione di funzionalità di previsione nella vostra azienda.

Effettuate previsioni con i dati in vostro possesso

Effettuate previsioni con i dati acquisiti nel tempo

Effettuate previsioni tramite simulazione

Effettuate previsioni con i dati in vostro possesso

Unite dati cronologici sulle prestazioni, specifiche di progettazione e analisi in tempo reale per creare allarmi e avvisi per utenti specifici, basati sulle condizioni, in modo da risolvere un problema prima che si verifichi.

Iniziate

Effettuate previsioni con i dati acquisiti nel tempo

Create una strategia di manutenzione predittiva basata su intelligenza artificiale e machine learning, che consolida le conoscenze nel corso del tempo e identifica trigger per prevedere i periodi di attività e risolverli in modo proattivo.

Create l'Intelligence del Service

Effettuate previsioni tramite simulazione

Durante il processo di progettazione, simulate sollecitazioni che causano problemi di prestazioni per garantire che i prodotti resistano alle condizioni reali e stabilite punti di allarme e avvisi predittivi.

Esplorate l'analisi della simulazione

Promuovete il valore con l'assistenza predittiva

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Applicazioni industriali

Machine Builders

Per raggiungere il livello di prestazioni desiderato, i clienti vi chiedono apparecchiature intelligenti e connesse. Scoprite come soddisfare questa esigenza con soluzioni predefinite di monitoraggio da remoto per costruttori di macchinari industriali.

Medical Devices

Scoprite le prestazioni dei prodotti distribuiti e come questi offrano promettenti risultati per i pazienti, controllando al contempo i costi, aumentando le entrate e rispettando i requisiti normativi in costante cambiamento.

Industrial Machinery

Massimizzate i ricavi, riducete i costi e promuovete l'efficienza con soluzioni che offrono prodotti incentrati sul cliente, migliorano l'efficienza e il throughput di produzione, oltre a supportare i team con dati e informazioni efficaci per la produttività.

Storie di successo relative alla manutenzione predittiva

Elekta

Elekta ha migliorato le operazioni di connected service tramite i digital twin dei prodotti distribuiti sul campo, migliorando così il tempo di attività e l'affidabilità delle attrezzature.

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Vestergaard

Un grande marchio getta le basi per un miglioramento progressivo e ottimizza l'efficienza delle attrezzature strategiche.

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Sysmex

Sysmex aiuta le aziende clienti a migliorare i tempi di operatività implementando la piattaforma IoT di PTC per ottenere una visione operativa dai dati di prodotto connessi.

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Quant

Quant ha rinnovato il processo di manutenzione delle macchine industriali implementando soluzioni IoT di PTC per creare un'applicazione di manutenzione predittiva.

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