Opportunità e sfide per i fornitori di macchine e impianti nella digitalizzazione degli interventi di manutenzione e assistenza tecnica

Opportunità e sfide per i fornitori di macchine e impianti nella digitalizzazione degli interventi di manutenzione e assistenza tecnica

Una delle nuove sfide a cui devono far fronte i produttori di macchine e impianti, consiste nel diversificare sempre di più la propria offerta commerciale e dualmente proporre sistemi che garantiscano alti standard di affidabilità e elevati gradi di flessibilità associati a una forte automazione. Il trend degli ultimi anni mostra un mercato globale caratterizzato da una serrata concorrenza, anche da parte delle economie emergenti, dove la differenziazione del prodotto, grazie alla continua innovazione, deve necessariamente garantire un vantaggio rispetto ai competitor europei ed extra-europei. In tale contesto gli utilizzatori di macchinari hanno la possibilità di accedere a un mercato dove i vendor di riferimento non sono più locali ma worldwide e di conseguenza le politiche concorrenziali sono caratterizzate da una drastica diminuzione dei margini di profitto ottenibili sulle vendite. Di fronte a questo scenario appare evidente come occorra focalizzare gli investimenti, in termini di ricerca e sviluppo, non solo sulle macchine e sul miglioramento degli aspetti prestazionali ma anche sull’ingegnerizzazione delle attività e dei processi tipici del post vendita che possono garantire dei profitti aggiuntivi. Sempre di più gli user tendono a dirigere la propria scelta, in fase di acquisizione di un macchinario, non basandosi esclusivamente sul prezzo di vendita ma considerando anche i servizi associati che possono impattare sull’utilizzo e sul ciclo di vita del macchinario stesso. Proprio in ottica di orientare al meglio la scelta dei fornitori, si sta diffondendo sempre di più la valutazione del Total Cost of Ownership (TCO) il quale può esser un valido driver per la selezione mirata dei vendor di macchine industriali. Per valutare il TCO non vengono presi in considerazione esclusivamente i costi di acquisizione di un’attrezzatura o di un macchinario, ma vengono computati anche i costi operativi (in termini di energia, manodopera, materiali, etc..), i costi di manutenzione, che sono strettamente legati sia agli interventi di manutenzione preventiva ciclica che ai tassi di guasto, fino ai costi di dismissione/disinstallazione. L’utilizzo del TCO permette di dare una visione globale di quelli che sono i costi che si devono sostenere durante il ciclo di vita di un macchinario e di conseguenza la rilevanza del solo prezzo di acquisto diventa meno marcata, in relazione ai costi che si possono venire a generare durante l’intero ciclo di vita.

Per questi motivi i produttori di macchinari più lungimiranti stanno investendo su due aspetti di fondamentale importanza: il primo consiste nel dotare le macchine di sistemi intelligenti in grado di effettuare un monitoraggio real-time del funzionamento, anche in remoto, al fine di prevenire i fenomeni di guasto. Il secondo punto invece consiste nell’associare alla vendita del macchinario dei servizi di assistenza e manutenzione durante la vita utile, garantendo specifici valori prestazionali e sviluppando una contrattualistica legata al raggiungimento di determinati obiettivi che si traducono anche in una maggior fidelizzazione del cliente.

Entrando nello specifico, fornire le macchine di un’intelligenza integrata nel software di controllo significa dotare le macchine di un’adeguata sensoristica e della relativa capacità di calcolo che sia in grado di rielaborare i segnali provenienti dalla macchina, e dai suoi componenti più critici, in modo che l’operatore possa correggere eventuali deviazioni dalle condizioni standard di funzionamento e/o possa intervenire preventivamente per evitare fenomeni di guasto. Tali applicazioni si incentrano di fatto nello sviluppo dei paradigmi tipici dell’internet of things all’interno dei sistemi manifatturieri, dove sono le macchine stesse ad avere un’intelligenza diagnostica integrata e a comunicare il proprio “stato di salute” agli operatori di macchina.

Il monitoraggio real-time associato a un’intelligenza integrata nel software di macchina, permette infatti di attaccare le perdite insite ai sistemi produttivi che ne riducono l’efficienza, come i fermi inattesi, i guasti, la produzione di scarti o di pezzi difettosi che necessitano rilavorazioni.

Lo sviluppo di questi sistemi rappresenta un importante evoluzione nella gestione della manutenzione dove si passa da politiche manutentive di tipo correttivo verso Manutenzione su Condizione e Predittiva.

Di fatto, lo sviluppo di politiche di manutenzione più avanzate può assicurare alle macchine una maggiore vita utile, un mantenimento della qualità dei prodotti realizzati, la prevenzione dei guasti e dei malfunzionamenti nonché la massimizzazione dell’efficienza produttiva, con potenziali benefici sia sul lato economico che su quello ambientale. La tendenza è quella di sfruttare la possibilità tecnica di valutare i segnali provenienti dalle macchine e automaticamente rilevare lo stato di salute di uno o più componenti prevedendone l’evoluzione futura. In questo modo gli interventi di manutenzione vengono limitati ai momenti in cui si raggiungono specifiche condizioni di degrado o in cui la previsione delle condizioni di salute permetta di pianificare un intervento tale da minimizzare il tempo di fermo e aumentare la flessibilità del sistema stesso.

La manutenzione predittiva e quella su condizione richiedono quindi un utilizzo massivo di tecnologie ICT che permettono di ottenere dati dai sensori intelligenti integrati nelle macchine, creare appropriate catene di misura e gestire la rete di comunicazione tra le apparecchiature e il sistema di controllo. Lo sviluppo ICT è necessario affinché si possano implementare nuove e più efficienti tecniche manutentive, realizzando nuovi servizi che permettono tecniche diagnostiche e prognostiche avanzate, in modo da poter offrire sorveglianza e diagnosi a distanza e una miglior operatività per gli operatori di manutenzione. L’innovazione successiva, che è alla base della “fabbrica intelligente”, consiste nel passaggio ad una diagnostica proattiva che consente un continuo adattamento delle condizioni operative dei sistemi produttivi ottimizzando sia l’efficienza del sistema analizzato che la qualità del prodotto.

Lo sviluppo di un sistema diagnostico avanzato può esser schematizzato considerando i seguenti fattori: i sensori, il processamento dei segnali e la modellizzazione di algoritmi decisionali. I sensori possono beneficiare dei recenti sviluppi nei dispositivi MEMS che consentono la misurazione di numerosi segnali elettromeccanici a costi sempre più ridotti. Il processamento dei segnali si è evoluto verso tecniche di analisi a tempo variabile. Infine, nuovi metodi computazionali e di intelligenza artificiale sono attualmente in fase di sviluppo per l’applicazione nei processi decisionali (ad esempio, pattern recognition, reti neurali, tecniche avanzate di data mining…).

Dal punto di vista sensoristico, i recenti sviluppi tecnologici hanno permesso di ridurre le dimensioni ed il costo di sensori fino a qualche anno fa inaccessibili al mondo dell’industria. Ne sono un esempio i sensori MEMS, che grazie alle loro dimensioni e ai costi molto contenuti possono essere utilizzati all’interno dei sistemi industriali per aumentare la conoscenza del processo.  Un esempio tipico di sensore MEMS è l’accelerometro, che permette di rilevare e/o misurare l’accelerazione, effettuando il calcolo della forza rilevata rispetto alla massa dell’oggetto monitorato. 

In concomitanza con i benefici raggiungibili per gli utilizzatori dei macchinari all’interno dei sistemi produttivi, si aggiunge la possibilità di offrire, da parte dei costruttori di macchine, dei servizi associati che siano in grado di generare sia una maggior competitività sul mercato sia un efficiente servizio reso nei confronti del cliente. Infatti, una delle maggiori criticità da parte dei costruttori di macchine consiste proprio nel definire i bisogni dei clienti e offrire un service ad-hoc che permetta di incrementare i ricavi associati al macchinario venduto. Sviluppare e creare un piano di service che rappresenti sia un vantaggio competitivo per l’azienda, sia un fattore di business richiede un adeguato contenuto informativo che caratterizzi il funzionamento dei macchinari stessi e l’impiego storico delle spare parts. La conoscenza dei segnali e dei componenti critici rappresentano elementi di primaria importanza per definire dei corretti piani di manutenzione e la relativa contrattualistica da proporre agli user. Analogamente la possibilità di intervenire in remoto è garantita da un efficiente e robusto scambio di dati e informazioni tra la macchina e l’operatore che deve ripristinare le condizioni ottimali di funzionamento.

Le attività di gestione e manutenzione degli impianti non vanno quindi più viste in termini di intervento all’occorrenza di un guasto o in base alla stima di vita del dispositivo, ma come un’azione in funzione delle reali condizioni operative del dispositivo stesso. In particolare i benefici riscontrabili sono ottenibili sia per le aziende produttrici dei macchinari che per gli utilizzatori. Nello specifico per i vendor di macchinari, la presenza di un tool di diagnostica che rileva preventivamente l’insorgere di guasti e l’ingegnerizzazione dei servizi ad esso associati permette di:

  • incrementare la competitività di mercato grazie allo sviluppo di sistemi che siano in grado di integrare le classifiche funzionalità produttive dei macchinari venduti;
  • associare un servizio di assistenza post vendita per manutenere in maniera ottimale le condizioni di buon funzionamento dei macchinari: potendo raccogliere e elaborare i dati provenienti dalle macchine è possibile definire dei piani di manutenzione preventiva con periodicità idonee e ottimizzare l’utilizzo delle macchine stesse;
  • creare un business associato alla vendita del macchinario che si sviluppa durante tutto il ciclo di vita del macchinario stesso. In questo caso, attraverso l’ingegnerizzazione dei servizi associati, è possibile prevedere dei piani di intervento preventivo e contemporaneamente definire le risorse necessarie, sia in termini di personale che parti di ricambio;
  • ridurre il numero di trasferte degli assistenti e dei manutentori migliorandone il loro work life balance. La possibilità di avere strumenti integrati in grado di prevenire l’insorgere di guasti permette di ridurre l’intervento di assistenza tecnica della ditta produttrice, di pianificare meglio gli interventi quando questi sono necessari e di ridurre le trasferte in “pronto intervento” in seguito alla diminuzione degli eventi di guasto.

I benefici potenziali per gli user, ovvero per coloro che acquisiscono i macchinari per utilizzarli all’interno dei propri sistemi produttivi, sono:

  • L’utilizzo all’interno del proprio sistema produttivo dei macchinari con un’intelligenza integrata in grado non solo di controllare il sistema produttivo stesso ma al contempo di ridurre in maniera considerevole le inefficienze che si vengono a generare durante l’utilizzo del macchinario (guasti, riduzione della velocità e produzione di pezzi difettosi);
  • la riduzione del parco ricambi associato da tenere a scorta per garantire dei rapidi interventi di ripristino, in conseguenza della riduzione dei fenomeni di guasto. La possibilità di avere dei macchinari che “comunicano” il proprio stato di salute permette una miglior pianificazione degli interventi di sostituzione dei componenti usurati e di conseguenza la riduzione delle spare parts;
  • la possibilità di distribuire maggiormente i costi fissi di produzione, grazie a un incremento della disponibilità impiantistica e a una riduzione degli scarti o dei pezzi difettosi prodotti;
  • un miglioramento dei tempi di risposta nel soddisfare le richieste di produzione grazie all’incremento di performance dei macchinari associato ad una migliore condizione lavorativa degli operatori che devono affrontare meno situazioni stressanti (come i fermi inattesi per guasto o l’incremento degli straordinari per sopperire alle inefficienze dei sistemi produttivi);
  • un aumento della sicurezza di sistemi e impianti, grazie alla possibilità di diagnosticare e prevedere il futuro stato di salute di un bene;
  • un importante contributo alla sostenibilità dei processi e dei prodotti, sfruttando la riduzione degli scarti realizzati, in collaborazione con gli strumenti di diagnosi, e un incremento della vita utile dei macchinari.

Se da un lato i vantaggi riscontrabili nel mondo aziendale possono apparire evidenti, occorre precisare che, per integrare le macchine con sistemi intelligenti, spesso è necessario sviluppare degli algoritmi ad hoc in grado di analizzare i segnali provenienti dalle macchine stesse e avere come output un’affidabile rilevazione dello stato di salute dei componenti costituenti il sistema produttivo. Di conseguenza non si può parlare di “soluzioni a scaffale” ma di vere e proprie applicazioni che devono esser sviluppate con le peculiarità tipiche del contesto in cui devono esser utilizzate. Questo fattore limita talvolta le possibili economie di scala che si possono venire a generare di fronte alla standardizzazione di una soluzione che invece risulta esser necessario adattare per ogni singola applicazione.

In ultima analisi appare evidente anche la necessità di una formazione specifica sulle tecnologie abilitanti, rimarcata dalla natura delle stesse, che richiedono soluzioni adattate ai contesti aziendali di interesse. Il fattore umano ha un ruolo fondamentale nel selezionare e nell’integrare la tecnologia secondo criteri di accessibilità, robustezza e funzionalità. Se gli oggetti e i processi diventano progressivamente sempre più “intelligenti” anche le persone dovranno modificare il modus operandi: da tecnici diverranno progettisti, da esecutori a co-decisori, lasciandosi alle spalle attività laboriose, rischiose e ripetitive a favore di una maggiore responsabilità decisionale. Di fronte a questo scenario la formazione di alte professionalità rappresenta un requisito essenziale per competere in un contesto sempre più dinamico e che richiede differenti competenze e specializzazioni.

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