Spesso presentata come la chiave per un’industria senza guasti, la manutenzione predittiva alimenta molte speranze e alcune illusioni. Il suo valore reale risiede meno nella promessa tecnologica che nella capacità di ragionare, gerarchizzare e scegliere. Tra dati, IoT e buon senso, è necessario un approccio pragmatico: rendere la manutenzione predittiva una leva per le prestazioni globali e non un gadget digitale.
Presentata come un Santo Graal tecnologico in grado di eliminare i guasti, la manutenzione predittiva suscita grandi aspettative. Ma sul campo, la realtà è più sfumata. Anticipare non significa prevedere tutto, e digitalizzare non esime dal dover scegliere. Per renderla una vera leva di performance, è necessario sapere dove la manutenzione predittiva è utile, come alimentarla e come applicarla con discernimento.
La manutenzione correttiva non scomparirà
In molti discorsi sulla trasformazione digitale nell’industria, la manutenzione correttiva viene presentata come un’anomalia da eliminare. Questa visione, per quanto allettante, ignora una realtà fondamentale: non tutti i guasti sono uguali e non tutti meritano di essere evitati. Una lampadina alla fine del suo ciclo di vita, ad esempio, non richiede la stessa strategia di una pompa critica su una linea di produzione. Eliminare completamente la manutenzione correttiva equivarrebbe quindi a investire massicciamente nella prevenzione di guasti minori, con il rischio di sprecare tempo, denaro, energia e risorse umane preziose.
Il giusto equilibrio non si basa sull’eliminazione del rischio, ma sulla capacità di arbitrare, gerarchizzare, scegliere i guasti che devono essere anticipati e quelli che possono essere riparati. La manutenzione correttiva mantiene la sua ragion d’essere, a condizione che sia mirata e non subita.
Nessuna tecnologia senza buon senso
In una strategia di manutenzione predittiva, tutto inizia dai dati, che costituiscono la base stessa dei modelli e delle analisi. Tuttavia, l’implementazione dei sensori IoT ha senso solo se guidata da obiettivi chiari. Troppo spesso, i progetti IoT si concentrano su misurazioni semplici da raccogliere (temperatura, vibrazioni…) e trascurano dati essenziali, come gli impatti fisici o i dati ambientali, che hanno un effetto significativo sui rischi reali.
L’obiettivo non è quello di installare sensori solo per il gusto di raccogliere dati. Innanzitutto occorre porsi le domande giuste: con quale grado di precisione devono essere raccolti i dati? Quali elementi specifici devono essere misurati per rispondere alle sfide professionali? È riflettendo su queste domande che l’IoT diventa un vero e proprio strumento di supporto decisionale e non un livello tecnologico superfluo.
Pensare a una manutenzione intelligente
Una volta stabilite le priorità, l’implementazione della manutenzione predittiva si basa sull’applicazione degli strumenti giusti e, soprattutto, sulla scelta dei partner giusti. L’installazione dei sensori non è sufficiente, è necessario integrarli in modo intelligente in un processo globale.
È qui che l’approccio POC e il coinvolgimento dei team assumono tutto il loro significato. Testando casi d’uso su piccola scala, le aziende possono convalidare rapidamente le soluzioni più efficaci, coinvolgere i team nel processo e adeguare gli strumenti prima di implementarli su larga scala.
Allo stesso tempo, la scelta dei partner giusti è fondamentale per il successo del progetto. L’implementazione di una politica di manutenzione predittiva comporta numerosi aspetti: gestione dei sensori, sicurezza dei dati, trasmissione e analisi delle informazioni, definizione delle regole aziendali… Tutti argomenti che richiedono esperti specializzati per garantire un’integrazione fluida e un’implementazione di successo.
Se questi aspetti vengono gestiti in modo inadeguato, il rischio è che i progetti ristagnino o falliscano, poiché gli attori non parlano la stessa lingua e le problematiche si moltiplicano. È quindi strategico scegliere partner in grado di gestire l’intero progetto, dall’implementazione all’analisi dei risultati.
Ainsi pensée, la maintenance prédictive devient un levier global de performance : réduction des risques, amélioration de l’efficacité énergétique, optimisation des conditions de travail et, à terme, un meilleur environnement pour les équipes. Ces bénéfices, souvent invisibles au premier abord, doivent être pleinement intégrés dans les stratégies industrielles.
La manutenzione predittiva non deve più essere una promessa tecnologica, ma una leva concreta, integrata in una strategia industriale adeguata alla realtà sul campo. È in questa lucidità operativa che risiede il suo vero potere.
Laurent Crétot, Direttore Commerciale e Marketing di Siveco Group.
