Grazie a partnership con i principali attori del mercato IoT, l’editore di software per la manutenzione Siveco Group ha sviluppato Coswin IoT, una piattaforma che utilizza tecnologie legate agli oggetti connessi e all’intelligenza artificiale. La soluzione permette di raccogliere i dati dai sensori sul campo e di integrarli nel CMMS, consentendo ai produttori di prevedere oggi soluzioni operative di manutenzione predittiva.
Puoi dirci perché Siveco Group ha deciso di interessarsi all'IoT?
Tutto parte da un’osservazione. Qualche anno fa abbiamo assistito alla comparsa delle parole industria 4.0 o fabbrica del futuro. Dietro queste “etichette” si nasconde tutta una serie di nuove tecnologie progettate per ottimizzare i processi produttivi – compresa la manutenzione – e renderli più redditizi. È importante capire a cosa serve l’IoT nella nostra attività: non si tratta semplicemente di collegare un sensore a una macchina, ma di raccogliere dati e integrarli nel CMMS. Sebbene l’uso dei sensori non sia una novità, le nuove funzionalità offerte dalle tecnologie IoT hanno rivoluzionato il nostro modo di concepire la manutenzione.
Possiamo parlare di manutenzione predittiva oggi?
In passato esistevano due tipi principali di manutenzione, con strategie radicalmente opposte. La prima, nota come manutenzione programmata o pianificata, consisteva nell’anticipare il più possibile l’usura o i guasti delle macchine, in modo da intervenire prima che si verificassero i guasti ed evitare le interruzioni della produzione e i costi associati. La seconda, chiamata manutenzione correttiva o subita, consisteva invece nel non intervenire e aspettare il guasto prima di ripararlo… o sostituirlo.
Oggi l’IoT sta cambiando tutto. Stiamo parlando di manutenzione predittiva o anticipatoria. I sensori raccolgono dati in tempo reale. Sono in grado di misurare le informazioni sulla macchina (utilizzo, conteggio, ecc.) e allo stesso tempo di agglomerare i dati sull’ambiente circostante, come i livelli di calore, l’idrometria, gli urti, ecc. La combinazione di tutti questi fattori permette di misurare l’usura della macchina in modo molto più preciso e quindi di ricalibrare completamente la politica di manutenzione dell’azienda.
Prendiamo l’esempio dei produttori aerospaziali, dove il minimo richiamo di produzione costa milioni di euro. Uno dei problemi sarà il monitoraggio di strumenti come i cacciaviti per le ali degli aerei, che possono deformarsi senza essere visibili a occhio nudo e generare gravi difetti nei pezzi prodotti. Collegandoli all’IoT, è possibile monitorarne costantemente l’usura in modo da individuare quando l’utensile deve essere riparato per evitare difetti di produzione.
Perché le aziende dovrebbero adottare un sistema che combina IoT e CMMS?
I protocolli per l’implementazione di un sistema IoT sono semplici e molto veloci: possiamo collegare un’area industriale in pochi giorni e misurare immediatamente un ROI significativo, cosa che prima non era necessariamente possibile.
Oltre a ottimizzare la gestione della manutenzione, è stata migliorata anche l’organizzazione dei programmi di intervento dei team tecnici. Incrociando i fattori ambientali e i tempi di funzionamento delle macchine, è possibile programmare gli interventi nel momento migliore per ridurre al minimo le interruzioni della produzione!
Prendiamo l’esempio dei bagni chimici. Di solito, i team sono incaricati di misurare il PH a intervalli regolari. Se l’ultima misurazione è sbagliata, il bagno deve essere svuotato completamente, il che non solo genera costi di smaltimento e riempimento, ma ha anche un forte impatto sull’ambiente. Utilizzando i sensori IoT, è possibile monitorare continuamente ogni vasca e regolare il PH quando necessario. In questo modo non solo si risparmia denaro, ma si riduce anche l’impronta umana, il che non è poco.
Hai parlato di manutenzione correttiva: è ancora così oggi?
Non più. Con questa strategia, prima di intervenire aspettavamo un guasto per limitare i costi di manutenzione. Oggi possiamo decidere di non intervenire affatto. Monitorando i segni vitali dell’apparecchiatura (macchina, impianto, edificio, ecc.), siamo in grado di conoscere le costanti normali, i dati di utilizzo e di riferimento e quindi di anticipare i guasti: anche questa è manutenzione predittiva. In questo modo possiamo intervenire solo quando è necessario, senza rischiare perdite di produzione.
L'Intelligenza Artificiale è anche un argomento per la manutenzione predittiva?
Completamente! La combinazione di AI e IoT non solo permette di raccogliere quantità astronomiche di dati, ma anche di ordinarli e collegarli per trarre conclusioni. In questo modo, i sistemi di manutenzione imparano a ricevere nuovi dati e diventano sempre più precisi.
Prendiamo come esempio le turbine eoliche: i sensori monitorano le misure di vibrazione, oltre ad altri dati come il tempo, la temperatura, l’umidità e il vento. Gli algoritmi di Intelligenza Artificiale di
selezioneranno le informazioni utili e quelle inutili e troveranno le correlazioni per prevedere con estrema precisione quando intervenire… o meno!
In che modo Siveco Group ha implementato l'IoT nelle sue soluzioni di manutenzione?
Non appena sono apparsi questi nuovi metodi, Siveco Group ha partecipato ai think tank organizzati intorno all’Industria 4.0 per agire per il futuro. Seguendo le migliori pratiche emerse, abbiamo rapidamente creato una linea di prodotti chiamata Coswin Smart Generation, che include la piattaforma Coswin IoT.
Unendo le forze con partner esperti nella tecnologia IoT, possiamo offrire ai nostri clienti la nostra esperienza e la tecnologia associata per aiutarli a gestire la manutenzione in modo più efficace. Il nostro ruolo è quello di raccogliere i dati trasmessi dai sensori, integrarli nel sistema CMMS e introdurre la manutenzione predittiva.
Intervista ad un esperto: Laurent Crétot, Direttore Vendite e Marketing di Siveco Group.
