I sistemi di supervisione impianti oggi sono rivoluzionari…nel vero senso della parola. Vediamo i vantaggi di uno strumento che si è fortemente evoluto con l’avvento della quarta rivoluzione industriale e che sta segnando – grazie alle nuove tecnologie per l’Industrial Advanced Analytics – un radicale cambiamento di approccio nella gestione dei macchinari.
Sistemi di supervisione impianti: obiettivo continuità operativa
Diversi sono gli obiettivi che, attraverso i sistemi di supervisione impianti, si possono centrare, ma uno sicuramente svetta sugli altri se non addirittura li racchiude tutti: la continuità operativa, ovvero sulla capacità del plant di operare anche all’interno di un contesto di business che sta subendo gli effetti di un evento imprevisto o sta attuando un cambio di rotta improvviso.
Il periodo che abbiamo vissuto e stiamo vivendo ci ha insegnato – limitandoci al business – che accadimenti imprevisti possono stravolgere lo status quo e mandare all’aria qualunque pianificazione, incidendo in maniera drastica proprio sulla business continuity.
Ed è proprio la garanzia di processi produttivi efficienti, in grado non solo di far fronte a richieste ed esigenze interne di balance della produzione, ma anche di resilienza nei confronti di accadimenti esterni, quali ad esempio i fermi macchina imprevisti (guasti, malfunzionamenti, rallentamenti, e così via), è quanto mai un’esigenza sentita dai responsabili impianti e dai direttori di stabilimento.
L’approccio che oggi garantisce, in assoluto, i migliori risultati in ottica di business continuity e, ancora meglio, della continuità operativa degli impianti è l’efficientamento delle performance e quindi dell’up time dei macchinari attraverso l’analisi dei Big Data.
Come prevenire il fermo macchina con i sistemi di supervisione impianti
Grazie ai sistemi di supervisione impianti basati su Big Data e Machine Learning, oggi, l’utopico obiettivo ‘zero downtime’ è molto meno lontano di un tempo. Sul mercato attuale infatti sono proposte soluzioni dette “a 5 nove”, ovvero sistemi in grado di garantire un uptime degli applicativi pari o superiori al 99,999%.
I dati certi che provengono dal ‘campo’ sapientemente analizzati con lo storico e studiati attraverso algoritmi predittivi industriali (Anomaly detection, Failure probabilities, Root cause analysis) sono oggi in grado di incidere radicalmente su aspetti chiave quali l’MTBF (Mean Time Between Failures), l’MDT (Mean Down Time), l’MRT (Mean Reapir Time). Il tutto a favore dell’Availability, il vero e proprio Sacro Graal per qualunque responsabile impianti e/o direttore di stabilimento.
Approccio allo ‘zero downtime’ grazie ai sistemi di supervisione impianti
I sistemi di supervisione impianti ed il modo con cui questi consentono di raggiungere livelli di business continuity finalizzati alla massima disponibilità del macchinario non possono essere basati su vecchi concetti, due fra tutti quello di reazione in caso di guasto e nemmeno di manutenzione programmata. Parliamo invece di logiche di manutenzione predittiva.
L’uso dei Big Data permette di comprendere pattern ed evoluzioni dello stato dei macchinari in grado di effettuare interventi sui macchinari stessi così da prevenire l’evoluzione della situazione critica verso un vero e proprio guasto e quindi con relativo fermo macchina, oppure di pianificare i necessari interventi manutentivi in tempi e modalità che salvaguardino la disponibilità produttiva del bene.
Un esempio pratico è quello del near miss, ovvero la possibilità, attraverso la raccolta e lo studio dei dati, di effettuare analisi storiche a ritroso per capire quante e quali volte si è andati vicini al guasto senza che questo si sia verificato. Sarà dunque possibile considerare nuovi indicatori e valori per gestire al meglio il processo all’avvicinarsi delle condizioni critiche.
Il rapporto fra asset condition e tempo è l’elemento cardine dell’approccio ‘zero downtime’. Lo sfruttamento intelligente dei Big Data attraverso modelli di Machine Learning e simulazione sono la chiave del successo. Infatti, più tempo per rispondere consente una maggiore flessibilità per pianificare in modo dinamico gli eventi manutentivi.
I sistemi di supervisione impianti che sfruttano appieno le nuove tecnologie permettono di far evolvere le ormai vecchie gestioni dei macchinari da un approccio di tipo human-driven ed equipment-driven ad un vero e proprio data science-driven approach. L’interoperabilità fra machine ed applicazioni, l’ampia disponibilità di dati (Big Data) e la capacità di analizzarli attraverso algoritmi di Machine Learning è la vera rivoluzione che rende i sistemi di supervisione impianti indispensabili per i responsabili impianti e per i direttori di stabilimento.
